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机器学习基础-聚类算法-15

聚类算法K-MEANSpython实现K-MEANSimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("kmeans.txt",delimiter="")plt.scatter(data[:,0],data[:,1])plt.show()训练模型#计算距离defeuclDistance(vector1,vector

gemoumou·2021-02-18 22:58

机器学习基础篇（五）——决策树

机器学习基础篇（五）——决策树一、简介决策树是机器学习的一种分类器算法（特定情况也可以用于回归），基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合。

柚子味的羊·2021-02-18 20:24

【机器学习基础】说模型过拟合的时候，说的是什么?

前言机器学习中，模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱（泛化能力）。而程序员评价模型拟合效果时，常说“过拟合”及“欠拟合”，那究竟什么是过/欠拟合呢？什么指标可以判断拟合效果？以及如何优化？欠拟合&过拟合的概念注：在机器学习或人工神经网络中，过拟合与欠拟合有时也被称为“过训练”和“欠训练”，本文不做术语差异上的专业区分。欠拟合是指相较于数据而言，模型参数过少或者模型结构过于简单，以至于无法学

风度78·2021-02-16 11:00

【老鸟进阶】deepfacelab训练参数详解

page=1#pid9666导言训练时有许多参数，对不懂机器学习的萌新来说简直就是天书本篇教程就带大家揭开训练时各参数的含义与效果，同时给出建议数值我尽量用通俗易懂的语言来解释每一条参数的作用，不需要机器学习基础也能看懂

滚石Arthur·2021-02-11 14:34

【机器学习基础】Python机器学习入门指南（全）

前言机器学习作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。一个经典的机器学习的定义是：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,a

风度78·2021-02-06 16:35

python如何计算概率事件_怎样用Python实现统计、概率、机器学习基础实验？一文看懂...

导读：概率论与统计学是机器学习的基础，但很多初学者不太了解它们。本文介绍了概率及统计的基本概念、联系以及用法，并以正态分布为例展示了什么是概率分布、分布函数以及经验法则。同样本文还概念性地解释了中心极限定理，以及为什么正态分布在整个统计学中如此重要。此外，本文很多试验都可以用Python实现，不了解Python的读者也可以跳过。作者：ChristianPascual参与：王淑婷、思源来源：机器之心

柚木i·2021-01-29 18:59

【机器学习基础】Python机器学习的神器- Scikit-learn使用说明

全文共26745字，106幅图表，预计阅读时间67分钟。0引言Sklearn(全称Scikit-Learn)是基于Python语言的机器学习工具。它建立在NumPy,SciPy,Pandas和Matplotlib之上，里面的API的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。在Sklearn里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理，如下图从其官网的截屏。要使用上述六大

风度78·2021-01-25 11:00

一元线性回归算法和sigmoid函数

**机器学习基础**一元线性回归算法1.介绍一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量y的相关关系，建立x与y的线性回归方程进行预测的方法。

Somewherej·2021-01-23 22:21

数学建模之机器学习基本算法总结

数学建模之机器学习基础算法总结前言：期末考已基本结束，为了2月的美赛做更完善的知识储备，故整理了部分机器学习算法的应用（sklearn下的调用），就算原理不懂，只要能理解它的适用场景以及参数的调节，就能在美赛的

路过的风666·2021-01-17 23:17

《深度学习》花书-读书笔记汇总贴（汇总13/19）

《深度学习》PDF免费下载：《深度学习》目录第一章前言（没啥好说的，自己看看内容就行）第一部分应用数学与机器学习基础花书读书笔记（一）-线性代数花书读书笔记（二）-概率与信息论花书读书笔记（三）-数值计算花书读书笔记

及时行樂_·2021-01-15 18:34

【机器学习基础】关于异常检测的分享！

作者：赵越，卡内基梅隆大学，Datawhale特邀作者信息知乎微调：https://www.zhihu.com/people/breaknever内容概括1.什么是异常检测？2.异常检测有什么具体应用？3.异常检测的工具概览？如何用10行Python代码进行异常检测？4.异常检测算法概览与主流模型介绍5.面对各种各样的模型，如何选择和调参？6.未来的异常检测研究方向7.异常检测相关的资源汇总（书籍

风度78·2021-01-12 11:00

【机器学习基础】xgboost系列丨xgboost建树过程分析及代码实现

前面我们通过对论文中的公式详细解读，一步步推导了XGBoost的优化目标以及建树方法。下面我们就来动手实践，拿真实的数据来手动计算，并且使用python来实现一个简易的XGBoost。01手动计算还原xgboost的过程XGBoost的建树过程包括下面几个关键步骤。计算分裂前样本的G,H(每个样本的g,h求和)贪心枚举每个特征每个值做为分隔条件计算分隔后左右节点的G_l,H_l,G_r,H_r，算

风度78·2021-01-02 11:00

python 分类变量xgboost_【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost...

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost(Ca

柯布西耶·2021-01-01 08:24

centos7搭建python机器学习基础开发环境

配置centos编译环境#备份yum源mv/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup#更新yum源wget-O/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repohttps://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo#更新yumyumupdate

CharlesDavid_coder·2020-12-30 21:57

keras 受限玻尔兹曼机_[机器学习基础 26]白板推导玻尔兹曼机

小编最近在做实验和写论文，强化学习这玩意的实验量是真的大。做的我发晕，最近的更新会会稍微慢一点。但是小编会坚持写完的，在写的过程中，latex写的有点晕，会有一些小错误，小编还没来得及改正，之后小编会重新的检查和整理所有的笔记，全当复习。理一下这章的逻辑思路。首先，我们描述了什么是玻尔兹曼机（BoltzmannMachines），描述了其模型表示。下一个问题，就是如何利用观测数据集来求解参数，我们

萧良善·2020-12-23 05:44

python求正态分布概率_从统计到概率，入门者都能用Python试验的机器学习基础

原标题：从统计到概率，入门者都能用Python试验的机器学习基础选自dataquest作者：ChristianPascual参与：王淑婷、思源概率论与统计学是机器学习的基础，但很多初学者不太了解它们。

weixin_39744230·2020-12-19 10:59

机器学习基础概念

什么是机器学习机器学习出现之前：编写算法规则，输入计算机，机器执行后输出结果。举个栗子：垃圾邮件分辨编写规则定义什么是垃圾邮件，新邮件根据规则去判定是否为垃圾邮件。规则繁多，很难定义非常精准的规则。规则可能在不断变化。再举个栗子：分辨猫狗人工定义无数的猫、狗特征，比如耳朵长度、斑纹、眼睛大小。。。猫狗种类繁多，体态、颜色、斑纹、五官各异。几乎无法用传统思路解决。更多无数用传统方法解决的问题：人脸识

DancingBUG·2020-12-16 01:40

《吴恩达机器学习》笔记：第一章：机器学习基础

机器学习基础机器学习定义：在没有明确设置的情况下，使得计算机具有学习能力的研究领域。

量化就是探索生活·2020-12-14 03:42

单层决策树python_《机器学习实战》

《机器学习实战》机器学习读书笔记第1章机器学习基础1.1何为机器学习机器学习就是将无序的数据转换成有用的信息特征或者属性通常是训练样本集的列，他们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本知识表示

weixin_39968309·2020-12-11 17:52

【机器学习基础】Scipy（科学计算库）简易入门

0.导语Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。Scipy是由针对特定任务的子模块组成：模块名应用领域scipy.cluster向量计算/Kmeansscipy.constants物理和数学常量scipy.fftpack傅立叶变换s

风度78·2020-12-10 11:00

zigbee组网实验代码_中国电科认知与智能技术重点实验室2021校园招聘正式启动...

下面还有哦01招聘岗位详情1.类脑智能算法工程师所学专业：数学、生物医学工程、计算机科学与技术、控制科学与工程等专业研究方向：类脑智能算法与模型设计1.具有扎实的信息理论、数学和机器学习基础；2.有深度学习研发经验

weixin_39653448·2020-12-07 13:50

python人脸识别从入门到工程pdf_Python人脸识别：从入门到工程实践

21.1.3人脸识别的目标41.1.4人脸识别的一般方法51.2人脸识别发展状况81.2.1人脸识别历史沿革81.2.2DT时代的呼唤101.2.3计算机视觉的新起点101.3本章小结12第2章数学与机器学习基础

weixin_39716044·2020-12-03 13:10

k-means算法的matlab代码实现_【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法23：kmeans聚类...

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab聚类分析(ClusterAnalysis)是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法(HierarchicalClustering)、k均值聚类(K-meansClustering)、模糊聚类(Fuz

weixin_39664456·2020-11-27 02:45

python计算期望值_【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost...

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost(Ca

weixin_39638014·2020-11-27 01:35

机器学习基础算法一：KNN算法回归实验

KNN回归实验一、基础知识什么是回归：回归实际上就是“最佳拟合”。根据已有的数据拟合出一条最佳的直线、曲线、超平面或函数等，用于预测其它数据的目标值。如已知一系列的点(x,y)，我们可能就可以拟合出一条最佳的直线y=kx+b。那么如果已知自变量x，要预测目标值y的话，就可以直接带入到该直线方程中求出y。回归的目的就是预测数值型的目标值分类与回归的区别：分类是判断对应类别，而回归的输出是一个具体值。

YzYzYzzzzz·2020-11-23 16:58

初识机器学习_20201114

一.机器学习基础机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的ArthurSamuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。

我没有看到你的小熊·2020-11-17 10:05

python人工智能_人工智能（机器学习）学习之路推荐——Python

weixin_39891317·2020-11-14 02:08

keras之父《python深度学习》笔记第四章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习基础前言一、机器学习的四个分支1.监督学习2.无监督学习3.自监督学习4.强化学习二、评估机器学习模型1.训练集、验证集和测试集三

都督美州诸军事·2020-11-13 18:31

python自学免费教程下载-《Python机器学习基础教程》高清版免费PDF下载

Python机器学习基础教程-[德]安德里亚斯·穆勒（AndreasC.Müller）[美]莎拉·吉多（SarahGuido）著，张亮（hysic）译下载地址1：网盘下载下载地址2：网盘下载内容简介本书是机器学习入门书

weixin_37988176·2020-10-29 23:29

python自学-Python 应该怎么学？

这个图谱是按照【专业基础】【数据分析】【爬虫实战】【后台开发实战】【机器学习基础】【机器学习实战】六大部分规划的学习路线。

weixin_37988176·2020-10-29 14:09

python基础教程免费下载-《Python机器学习基础教程》高清版免费PDF下载

Python机器学习基础教程-[德]安德里亚斯·穆勒（AndreasC.Müller）[美]莎拉·吉多（SarahGuido）著，张亮（hysic）译下载地址1：网盘下载下载地址2：网盘下载内容简介本书是机器学习入门书

编程大乐趣·2020-10-28 21:40

面试题汇总2（吐血整理）

2021届校招算法岗知识点总结：机器学习基础统计学习方法（LR，SVM，EM，最大篇，集成学习等），值得反复看好几遍，每一遍都会加深理解；尤其是学习理论：贝叶斯决策理论/假设空间概念/经验风险，结构风险

一种tang两种味·2020-10-18 20:32

复习之路

总共分为五大部分：论文细节及其扩展的深度学习知识项目细节机器学习基础知识算法题（手撕代码）Linux常见操作数学题或智力题（少见）下面分点介绍第一部分：论文细节及深度学习知识第二部分：项目细节第三部分：

你_是谁家的美啊·2020-10-11 04:32

深度学习机器学习基础_实用的机器学习基础

深度学习机器学习基础ThisarticledescribesmyattemptattheTitanicMachineLearningcompetitiononKaggle.IhavebeentryingtostudyMachineLearningbutnevergotasfarasbeingabletosolvereal-worldproblems.ButafterIreadtwonewlyrel

weixin_26729283·2020-10-10 01:51

机器学习基础之初识机器学习中的各种模型和算法

目录算法概述监督学习无监督学习算法分类回归模型正则化模型聚类模型关联规则模型判别模型贝叶斯模型决策树模型降维模型图模型支持向量机模型人工神经网络模型集成模型深度学习算法概述总体分类，机器学习中的算法模型可以分两大类：监督学习算法无监督学习算法监督学习监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有导师训练。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通

咕噜oo·2020-10-09 21:01

《机器学习》（西瓜书）读书笔记（零）

全书共16章，大体分为三部分：1.机器学习基础知识第1章绪论第2章模型评估与选择第3章线性模型2.一些经典而常用的机器学习方法第4章决策树第5章神经网络第6章支持向量机第7章贝叶斯分类器第8章集成学习第

吃饱睡好长高高·2020-10-08 11:41

【机器学习基础】机器学习中类别变量的编码方法总结

机器学习Author：louwillMachineLearningLab在做结构化数据训练时，类别特征是一个非常常见的变量类型。机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。硬编码：LabelEncoding所谓硬编码，即直接对类别特征进行数值映射，有多少类别取值就映射多少数值。这种硬编码方式简单粗暴，方便快捷。但其仅

风度78·2020-09-27 11:00

机器学习基础算法2 - 机器学习算法概述及分类算法

机器学习算法分类监督学习：输入数据有特征也有标签值分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络回归：线性回归、岭回归标注：隐马尔可夫模型无监督学习：输入数据有特征但无标签值聚类：k-means机器学习开发流程（1）收集原始数据，明确需解决问题（2）数据的基本处理（缺失值、合并等）（3）特征工程（4）找到合适的算法建立模型（5）模型的评估，判断效果（6）若效果不好，继续重复(

ChoesTiger wa·2020-09-17 11:57

机器学习基础算法1-特征工程

数据：特征值+目标值。特征工程将原始数据转化为更好代表预测模型的潜在问题的特征的过程，提高未知数据预测的准确性。主要工具-1-pandas：处理缺失值，数据转换，一般不需要处理重复值-2-sklearn：特征处理特征抽取(FeatureExtraction)对文本等数据进行特征值化。sklearn特征抽取API：sklearn.feature_extraction2.1.字典数据特征值化（类:sk

ChoesTiger wa·2020-09-17 11:26

机器学习基础（二）——概率论与数理统计

转载仅供个人回顾高数及数理统计知识。原文出处：https://blog.csdn.net/zuoyonggang123/article/details/791109161基本概念概率论在机器学习中扮演着一个核心角色，因为机器学习算法的设计通常依赖于对数据的概率假设。1.1概率空间说到概率，通常是指一个具有不确定性的event发生的可能性。例如，下周二下雨的概率。因此，为了正式地讨论概率论，我们首先

FlyerZheng·2020-09-17 02:33

机器学习基础（一）——线性代数

学习机器学习，借此文章回顾线性代数知识。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/516292421基本概念和符号线性代数可以对一组线性方程进行简洁地表示和运算。例如，对于这个方程组:这里有两个方程和两个变量，如果你学过高中代数的话，你肯定知道，可以为x1和x2找到一组唯一的解(除非方程可以进一步简化，例如，如果第二个方程只是第一个方

FlyerZheng·2020-09-17 02:25

机器学习基础篇——最大后验概率

最大后验估计（MAP）最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，最大区别是，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。首先，回顾上篇中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为：现在，假设θ的先验分布为g。通过贝叶斯理论，对于θ的后验分布如下式所示：（贝叶斯公式

TLight666·2020-09-16 10:57

Starter.bundle计算机视觉与深度学习：1-6

对于完全没有机器学习基础的人而言，可以从实例中学习到

胡涂涂·2020-09-15 20:42

【机器学习】神经网络浅讲：从神经元到深度学习（一）

本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文，关于机器学习，专栏里面有几篇特别好的入门文章如下推荐阅读文章【机器学习】C++从零实

一百个Chocolate·2020-09-15 18:12

机器学习基础（二）多元线性回归模型分类：机器学习 ...

变量多于两个时，线性回归模型就变成了多元线性回归模型：代价函数为：线性回归模型的训练（就是用梯度下降法求解最小代价函数）需要注意一些问题：1.的值1和2的值相差太多时，梯度下降法难以收敛2.学习速率代价函数应该是递减的，如果代价函数不减反增，那么很可能是学习速率太大，跳过了极小值。3.代价函数代价函数必须是凸的，否则一样存在难以收敛的问题4.过拟合特征参数选的过多了，也就是n过大，会使模型对于新的

dengxundong1074·2020-09-15 17:36

机器学习基础：SVM2

一.预备知识：1.平面的一般式方程Ax+By+Cz+D=0其中n=(A,B,C)是平面的法向量，D是将平面平移到坐标原点所需距离（所以D=0时，平面过原点）2.点到平面距离二.SVM中支持向量到平面的距离：1.分类间隔越大越好，边界的泛化能力越强越好2.怎么求支持向量到分类平面的距离？平面为wx+b=0,w为法向量；w,x都是n维的向量求点x到平面的距离:平面内两点x'和x''，平面的法向量w一定

de一颗小白菜·2020-09-15 05:07

机器学习基础三：SVM（支持向量机）1

一.SVM概念英文全称为SupportVectorMachine，中文名为支持向量机，是有监督的学习模型。SVM在有label标记的数据上通过求解最大分类间隔来求解是二分类问题（也可以将多个SVM结合起来解决多分类问题）。SVM通常可以用在模式识别、分类以及回归分析;特别适用于中小型样本、非线性、高维的分类和回归问题。SVM的核心理念是支持向量样本会对识别的问题起关键性作用。也就是说，分类超平面的