Part10__机器学习实战学习笔记__SVD
Step By Step1、奇异值分解算法原理简介2、Code Sample3、优缺点一、算法原理简介SVD算法本质是：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的相乘来表示，这3个小矩阵描述了大矩阵重要的特性。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的....
Part9__机器学习实战学习笔记__PCA
Step By Step1、算法原理简介2、Code Sample3、优缺点一、算法原理简介降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维....
Part8__机器学习实战学习笔记__Kmeans
Step By Step1、原理简介2、Code测试3、优缺点一、原理简介k-均值聚类的目的是：把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类，以之作为聚类的标准。二、Code测试2.1 Code Sampleimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sk....
Part7__机器学习实战学习笔记__Regression
Step By Step1、简介2、Code Demo 演示3、优缺点一、简介线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivariable linear regression）。在线性回归中，数据使用线性预测....
Part6__机器学习实战学习笔记__AdaBoost
Step By Step1、adaboost算法基本原理2、iris和mnist数据集测试3、算法有点和缺点一、adaboost算法基本原理Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Bagging&Boosting二者之间的区别a. 样本选择上：Bagging：训练集是在原始....
Part5__机器学习实战学习笔记__支持向量机
Step By Step1、支持向量机算法基本原理2、iris和mnist数据集测试3、算法有点和缺点一、支持向量机算法基本原理在机器学习中，支持向量机（SVM）是具有相关学习算法的监督学习模型，其分析用于分类和回归分析的数据。给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将....
Part4__机器学习实战学习笔记__Logistic回归
step by step1、Logistic回归算法2、iris&mnist数据集测试3、算法优缺点总结一、Logistic回归算法逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。比如：一封邮件是垃圾邮件的可能性（是、不是）你购买一件商品的可能性（买、不买）广告被点击的可能性（点、不点）Sklearn LogisticRegressio....
什么是机器学习| 学习笔记
开发者学堂课程【机器学习概览及常见算法：什么是机器学习】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/529/detail/7116什么是机器学习 内容介绍：1 机器学习的定义2 西洋跳棋:具体问题编程3 西洋跳棋:训练模型4 西洋跳棋与机器学习5 几个常见概念 1 机器学习的定义机器学....
机器学习的发展历程| 学习笔记
开发者学堂课程【机器学习概览及常见算法：机器学习的发展历程】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/529/detail/7117机器学习的发展历程 内容介绍：1、 机器学习与人工智能2、 机器学习发展阶段3 、机器学习发展时间轴4 、机器学习的应用5 、机器学习的研究趋势 ...
Part3__机器学习实战学习笔记__朴素贝叶斯
step by step1、朴素贝叶斯原理介绍2、iris数据集测试3、算法优缺点总结一、朴素贝叶斯原理介绍朴素贝叶斯是一种构建分类器的简单方法。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签，类标签取自有限集合。它不是训练这种分类器的单一算法，而是一系列基于相同原理的算法：所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水....
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