Part2__机器学习实战学习笔记__决策树
step by step1、决策树原理介绍2、iris数据集测试3、算法优缺点总结一、决策树原理介绍机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策....
Part1__机器学习实战学习笔记__KNN算法
step by step1、kNN原理介绍2、手写体数据集测试3、算法优缺点总结一、kNN原理介绍1.1 算法概述给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。1.2 示例说明： 测试样本（绿色圆形）应归入要么是第一类的蓝色方形或是第二类的红色三角形。如果k=3（实线圆圈）它....
深度学习与机器学习区别|学习笔记
开发者学堂课程【深度学习框架 TensorFlow 入门：深度学习与机器学习区别】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/773/detail/13535深度学习与机器学习区别目录：一、特征提取方面二、数据量和计算性能要求三、算法代表一、特征提取方面机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而....
AI学习笔记之——如何理解机器学习(Machine Learning)
前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。 我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何去完成。比如自动售货机，计算机从....
AI学习笔记——机器学习中误差分析的几个关键概念
在之前的文章中介绍了经典的机器学习算法，深度学习算法等等，但是在这些算法的应用中有几个非常关键又很容易混淆的概念必须要强调一下。 1、数据分组 机器学习的数据一般会分为 train(训练), development(验证) 和 test(测试) 三个组。有时候可以将development 和 test 合并统称为dev/test set。 train 和 dev/test 在数据量较小的时候可以....
DC学院学习笔记（二十三）：进阶机器学习技术概览
课程快看完了，王乐业老师讲的真不错，准备看完数据分析后，接着再买爬虫来好好看看。还是把老师的笔记记下来，以后复习用。 神经网络 定义: 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，....
《机器学习实战》学习笔记：K-近邻算法入门及实战|万字长文
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 在模式识别领域中，K-近邻算法（KNN算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中，作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识，接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动，简明易懂。 在文章正式开始前，可能你需要这些信息—— Github代码获取： https://github.com/Jack-C...
机器学习（三）--- scala学习笔记
Scala是一门多范式的编程语言，一种类似Java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果...
机器学习基石--学习笔记02--Hard Dual SVM
背景 上一篇文章总结了linear hard SVM，解法很直观，直接从SVM的定义出发，经过等价变换，转成QP问题求解。这一讲，从另一个角度描述hard SVM的解法，不那么直观，但是可以避免feature转换时的数据计算，这样就可以利用一些很高纬度（甚至是无限维度）的feature转换，得到一些更精细的解。 拉格朗日乘子式 首先，回顾一下SVM问题的定义，如下： 线性约束很烦，不...
机器学习基石--学习笔记01--linear hard SVM
背景 支持向量机（SVM）背后的数学知识比较复杂，之前尝试过在网上搜索一些资料自学，但是效果不佳。所以，在我的数据挖掘工具箱中，一直不会使用SVM这个利器。最近，台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理，所以机会难得，一定要好好把握这次机会，将SVM背后的原理梳理清楚并记录下来。这篇文章总结第一讲linear hard SVM的相关内容。 &n...
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