《机器学习实战》k最近邻算法(K-Nearest Neighbor,Python实现)
============================================================================================ 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现 另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言 ======.....
【算法导论】八皇后问题的算法实现（C、MATLAB、Python版）
八皇后问题是一道经典的回溯问题。问题描述如下：皇后可以在横、竖、斜线上不限步数地吃掉其他棋子。如何将8个皇后放在棋盘上（有8*8个方格），使它们谁也不能被吃掉？ 看到这个问题，最容易想到的就是遍历穷举法，不过仔细一想，思路虽然非常清晰，但是需要遍历次数太多，时间复杂度很高。那么...
【机器学习算法-python实现】最大似然估计(Maximum Likelihood)
1.背景 最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法。大体的思想是，在知道概率密度f的前提下，我们进行一次采样，就可以根据f来计算这个采样实现的可能性。当然最大似然可以有很多变化，这里实现一种简单的，实际项目需要的时候可以再更改。 博主是参照wiki来学习的，...
【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维
1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方差最大的方向上的特征值，什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下图中的曲线B，一样，它的覆盖范围最广。 基本步骤：（...
【机器学习算法-python实现】采样算法的简单实现
1.背景 采样算法是机器学习中比较常用，也比较容易实现的（出去分层采样）。常用的采样算法有以下几种（来自百度知道）： 一、单纯随机抽样（simple random sampling） 将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号...
【机器学习算法-python实现】K-means无监督学习实现分类
1.背景 无监督学习的定义就不多说了，不懂得可以google。因为项目需要，需要进行无监督的分类学习。 K-means里面的K指的是将数据分成的份数，基本上用的就是算距离的方法。 大致的思路就是给定一个矩阵，假设K的值是2，也就是分...
【机器学习算法-python实现】矩阵去噪以及归一化
1.背景 项目需要，打算用python实现矩阵的去噪和归一化。用numpy这些数学库没有找到很理想的函数，所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法，效率有点低，不过还能用，大家如果有需要可以拿去。 （1）去噪算法：根据概率论的知识，如果一组数据服从正态分布，我们设均值是n，方差是v，那么对于每个离散数值有百分之九十二以上的概率会在（n-3*v,n+3...
【机器学习算法-python实现】协同过滤（cf）的三种方法实现
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 协同过滤（collaborative filtering）是推荐系统常用的一种方法。cf的主要思想就是找出物品相似度高的归为一类进行推荐。cf又分为icf和ucf。icf指的是item collaborative filtering，是将商品进行分析推荐。同理...
用PYTHON练练一些算法
网上一个专门用来给新手练算法的： http://projecteuler.net/problem=1 Multiples of 3 and 5 Problem 1 Published on Friday, 5th October 2001, 06:00 pm; Solved by 368828 If we list all the natural numbers below 10 that...
【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建...
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