【零基础必备】监督学习之K近邻算法三元预测分类
数据准备鸢尾花数据附带在Python scikit-learn 的 datasets 模块中，我们只需要调用这个数据即可，用于打开机器学习的大门。load_iris 返回的 iris 对象是一个 Bunch 对象，与字典非常相似，里面包含键和值：我们如何区分了，看看下面这个例子：In [1]: from sklearn.datasets import base ...: buch = ba...
小白学数据：教你用Python实现简单监督学习算法
监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。 这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白。 当然了，如果你已经熟练掌握监督学习，也不妨快速浏览这篇教程，检验一下自己的理解程度~ 什么是监督学习？ 在监督学习中，我们首先导入包含有训练属性和目标属性的数据集。监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其....
ML之监督学习算法之分类算法一 ——— 决策树算法
一、概述 决策树（decision tree）的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，在这些机器根据数据创建规则时，就是机器学习的过程。 二、决策树的构造 决策树： 优点：计算复杂度不高， 输出结果易于理解， 对中间值的缺失不敏感， 可以处理不相关特征数据。 缺点： 可能会产生过度匹配问题。 适用数据...
ML之监督学习算法之分类算法一 ———— k-近邻算法（最邻近算法）
一、概述 最近邻规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法， 这是一个分类（classification）算法 输入基于实例的学习（instance-based learning）， 懒惰学习（lazy learning） 二、原理 在一个样本数据集合， 也称作训练样本集， 并且样本集中每个数据都存在标....
监督学习最常见的五种算法，你知道几个？
在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归（Regression）和分类（Classification）的算法区别在于输出变量的类型，....
非监督学习算法：异常检测
什么是异常(outlier)?Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。聚类算法对异常的定义：异常是聚类嵌于其中的背景噪声。异常检测算法对异常的定义：异常是既不属于聚类也不属于背景噪声的点。它的行为与正常的行为有显著的不同。在某个季节里，某一天的气温很高或很低，这个温度数据就是一个异常。异常检测和分....
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