文章 2024-06-25 来自:开发者社区

Python机器学习10大经典算法的讲解和示例

为了展示10个经典的机器学习算法的最简例子,我将为每个算法编写一个小的示例代码。这些算法将包括线性回归、逻辑回归、K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、K-均值聚类、主成分分析(PCA)、和梯度提升(Gradient Boosting)。我将使用常见的机器学习库,如 scikit-learn,numpy 和 pandas 来实现这些算法。 让...

文章 2023-09-19 来自:开发者社区

机器学习经典算法介绍(三)

开发者学习笔记【阿里云人工智能工程师ACA认证(2023版):机器学习经典算法介绍(三)】课程地址:https://edu.aliyun.com/course/3112108/lesson/19264机器学习经典算法介绍(三)七、集成算法介绍与应用1.集成学习算法定义及流派接下来是机器学习经典算法介...

机器学习经典算法介绍(三)

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

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开发者课程背景图
文章 2023-09-19 来自:开发者社区

机器学习经典算法介绍(二)

开发者学习笔记【阿里云人工智能工程师ACA认证(2023版):机器学习经典算法介绍(二)】课程地址:https://edu.aliyun.com/course/3112108/lesson/19264​机器学习经典算法介绍(二)​四、K近邻算法介绍与应用1.K近邻算法介绍接下来是机器学习经典算法介绍...

机器学习经典算法介绍(二)
文章 2023-09-19 来自:开发者社区

机器学习经典算法介绍(一)

开发者学习笔记【阿里云人工智能工程师ACA认证(2023版):机器学习经典算法介绍(一)】课程地址:https://edu.aliyun.com/course/3112108/lesson/19264机器学习经典算法介绍(一)内容介绍:一、线性回归算法介绍与应用二、逻辑回归算法介绍与应...

机器学习经典算法介绍(一)
文章 2023-06-14 来自:开发者社区

学习笔记: 机器学习经典算法-集成学习策略

集成学习(Ensemble Learning) 指的是一种学习方法,它的思想在于通过采用投票的方式综合多个分类回归模型的结果以提高分类回归的准确率。集成学习这种方法与我们平时通过听取许多他人意见来决策的过程是一致的,综合更多的有效信息往往才能更好的对事物进行判断。 1、scikit-learn 下的集成学习接口(Voting Classifier) 集成学习根据统计投票结果的时...

学习笔记: 机器学习经典算法-集成学习策略
文章 2023-06-14 来自:开发者社区

学习笔记: 机器学习经典算法-决策树(Decision Tress)

决策树是一种用于分类和回归任务的 非参数监督学习算法。该算法在于基于训练数据生成一个树形的决策结构。树形的决策结构的执行逻辑由根节点、分支、内部节点和叶节点组成。其中每个节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后的每个叶节点代表一种判别结果。基于树形判别结构,决策树天然地用于解决多分类问题(分类决策树)。决策树同时也能够解决回归问题,回归数值最后由样例所进入的叶子节点内的训练....

学习笔记: 机器学习经典算法-决策树(Decision Tress)
文章 2023-06-14 来自:开发者社区

学习笔记: 机器学习经典算法-核SVM(KernelSVM)

1、核函数的概念 处理非线性数据问题本质是依靠升维(按照某种规则扩充数据的特征)使得原本在低维空间内线性不可分的数据在升维后的空间内变得线性可分。SVM的核函数 主要是为解决数据线性不可分而提出一系列变换函数,不同的特征扩充规则对应了了不同的核函数。 在实际应用 核SVM 的时候,往往是通过变形 线性SVM的目标函数 为适用核函数的效率形式:如这里适用多项式核的SVM优化目标 $\ma...

学习笔记: 机器学习经典算法-核SVM(KernelSVM)
文章 2023-06-14 来自:开发者社区

学习笔记: 机器学习经典算法-线性SVM(LinearSVM)

1、不适定问题 在解决分类问题时,通常根据算法模型在样本的特征空间内生成的决策边界来为样本分类提供依据。但对于许多现实的样本集来说,在其特征空间内可能会存许多满足分类要求的决策边界,也就是决策边界不唯一。 在逻辑回归中,求解样本特征空间的决策边界是通过定义一个概率函数$\sigma(t)$,根据概率函数建模形成了一个损失函数,再通过最小化损失函数来求解一条符合条件的决策边界,由于损失函...

学习笔记: 机器学习经典算法-线性SVM(LinearSVM)
文章 2023-06-14 来自:开发者社区

学习笔记: 机器学习经典算法-空间内一点到超平面的距离推广公式

超平面 与 法向量 超平面(H,Hyperplane) 是二维平面中直线、三维空间中平面对象的推广形式,本质是$n$维空间的一个子空间,满足向量加法与乘法的封闭。空间中的平面都可以被平面上任意一点$x_0$及与平面内任意向量所垂直的平面法向量$\vec w$所确定: 定义空间内一超平面为 $H$在平面上确定一点 $x_0$,就有平面上其它任意点$x$ 与$x_0$所成向量 $\vec ...

学习笔记: 机器学习经典算法-空间内一点到超平面的距离推广公式
文章 2023-06-14 来自:开发者社区

学习笔记: 机器学习经典算法-分类算法模型的评价指标

1、分类准确度(accuracy) 分类准确率(ACC,accuracy ): 该指标描述了统计测试集的模型预测结果与真实标签的一致度,是一般情况下在 无倾斜样本总体 的分类评价中最常用的指标,准确率越高,意味着分类模型效果越好。$$ACC = \frac {TN+TP}{TN+FP+FN+TP}$$np.sum( Y_predict ==Test_Y)/len(Test_y) 缺...

学习笔记: 机器学习经典算法-分类算法模型的评价指标

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