Machine Learning机器学习之K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）
前言 背景介绍： K近邻算法最早由美国的科学家 Thomas Cover 和 Peter Hart 在 1967 年提出，并且在之后的几十年中得到了广泛的研究和应用。KNN 算法是一种基于实例的学习方法，它不像其他算法一样需要对数据进行假设或者参数拟合，而是直接利用已知的数据样本进行预测。 思想： KNN 算法的思想是基于特征空间中的样本点之间的距离来进行分类。它...
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree（附Python代码）
前言： 决策树是一种经典的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据集中的特征进行递归划分，构建一系列的决策规则，从而生成一个树状结构。在决策树中，每个内部节点表示对输入特征的一个测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点表示一个类别或输出值。 决策树的发展历史可以追溯到20世纪50年代和60年代。最早的决策树算法是ID3（Iterative Dichot...
周志华《Machine Learning》学习笔记(9)--EM算法
上篇主要介绍了贝叶斯分类器，从贝叶斯公式到贝叶斯决策论，再到通过极大似然法估计类条件概率，贝叶斯分类器的训练就是参数估计的过程。朴素贝叶斯则是“属性条件独立性假设”下的特例，它避免了假设属性联合分布过于经验性和训练集不足引起参数估计较大偏差两个大问题，最后介绍的拉普拉斯修正将概率值进行平滑处理。本篇将介绍另一个当选为数据挖掘十大算法之一的EM算法。#8、EM算法EM（Expectation-Ma....
Machine Learning | (10) 回归算法-岭回归
Machine Learning | 机器学习简介Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻Machine Learning | (4) Scikit-learn的分类器算法-逻辑回归Ma....
Machine Learning | (9) 回归算法-线性回归
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Machine Learning | (8) Scikit-learn的分类器算法-随机森林（Random Forest）
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Machine Learning | (7) Scikit-learn的分类器算法-决策树(Decision Tree）
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Machine Learning | (6) Scikit-learn的分类器算法-性能评估
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Machine Learning | (5) Scikit-learn的分类器算法-朴素贝叶斯
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Machine Learning | (4) Scikit-learn的分类器算法-逻辑回归
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