本内容将介绍机器学习中的kkk近邻法（kkk-NN）的原理及暴力和kdkdkd树实现。一、kkk近邻算法介绍  kkk近邻法（K-nearestneighbor,kkk-NN）1968年由Cover和Hart提出，是一种基本分类与回归方法。使用kkk近邻法进行分类预测时，对新的实例，根据其kkk个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决法等方式进行预测（这kkk个实例的多数属于某个类，就把该新实例

上个系列【数字图像处理】还将继续更新，最近由于用到机器学习算法，因此将之前学习到的机器学习知识进行总结，打算接下来陆续出一个【机器学习系列】，供查阅使用！本篇便从机器学习基础概念说起！

目录聚类k均值聚类分层聚类维度降低主成分分析（PCA）奇异值分解（SVD）向前！练习材料和进一步阅读聚类和降维：k均值聚类，层次聚类，主成分分析（PCA），奇异值分解（SVD）您如何找到数据集的基础结构？你如何总结它并将其分组最有用？您如何有效地以压缩格式表示数据？这些是无监督学习的目标，称为“无监督”，因为您从未标记的数据开始（没有Y）。我们将探索的两个无监督学习任务是通过相似性将数据聚类成组，

目录路线图谁应该读这个？为什么机器学习很重要语义树：人工智能和机器学习强大的AI将永远改变我们的世界;要了解如何，学习机器学习是一个很好的起点如何阅读这个系列关于作者简单，简单的解释，附有数学，代码和现实世界的例子。这个系列是一本完整的电子书！在这里下载。免费下载，贡献赞赏（paypal.me/ml4h）路线图第1部分：为什么机器学习很重要。人工智能和机器学习的大局-过去，现在和未来。第2.1部分

在说贝叶斯规则（Bayesrule）和将贝叶斯规则用于图模型之前，先让大家了解下机器学习的四个范式（paradigms），也可以理解为四个流派；连接主义（connectionist）：用现在比较流行的说法就是神经网络，现在用到的工具有Tensorflow、PyTorch、Theano、caffe等~符号主义：逻辑的学习，思想严密但计算复杂度很高，从18年开始，在nlp领域上有人开始尝试连接主义和符

-数据处理系列（Numpy、Pandas及SciPy）【呆鸟译Py】Python数据科学速查表-可视化系列（Matplotlib、Bokeh、Seaborn）【呆鸟译Py】Python数据科学速查表-机器学习系列

机器学习系列(7)图片挂了，大家可移步：https://mp.weixin.qq.com/s?

机器学习系列（6）图片挂了，大家可移步：https://mp.weixin.qq.com/s?

机器学习系列（5）:卷积神经网络CNN之--原理及Python实现图片挂了，大家可以移步以下链接：https://mp.weixin.qq.com/s?

学习这节课程需要对机器学习的逻辑回归算法有所了解，如果你对softmax多分类，损失函数，梯度下降算法等感觉很陌生，先学习小白写的机器学习系列.之.逻辑回归。

这一篇博客将介绍机器学习中另一个重要的任务——分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别

有请正...正...正则化，这里是机器学习系列第三篇，带你走进正则化，了解一下它是如何改善网络性能的吧。

训练网络当然也不例外，哈哈没错，这里是机器学习系列第二篇，带你走进看似简单且容易被忽视的权重初始化，了解一下呗（清爽科普风）,文末有小彩蛋哦。”

“哎呀人工智能好像很火啊，神经网络又是啥，这里是机器学习系列第一篇，带你走进AI，那DNN了解一下（本文干货风哦）。”

下文只是对决策树的一个简要介绍，详细介绍：经典机器学习系列之【决策树详解】1.什么是决策树/判定树（DecisionTree）?

softmax和其loss；Sigmoid：在之前介绍的线性回归当中也有涉及到sigmoid，其形式理解起来很简单，其背后的原理其实也没有那么复杂(相当于一个条件概率的变形如下图所示)：关于条件概率贝叶斯之前文章机器学习系列五已经有过详细介绍

在机器学习过程中，为了找到泛化性能最好的那个函数，我们需要确定两方面的参数：1、假设函数参数，也就是我们通常所说的ww和bb，这类参数可以通过各种最优化算法自动求得。2、模型参数，比如多项式回归中的多项式次数，规则化参数λλ等，这些参数被称为超参数，一般在模型训练之前通过手工指定（当然也可以采用网格法等算法进行寻优）。确定模型超参数的过程称为模型选择。模型选择借用吴恩达机器学习课程中的一页PPT，

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、MachineLear

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、MachineLear

第八期送书中奖名单，下周一邮寄-----分割线----又到了我们的送书时刻本次给大家带来是什么书呢解密深度强化学习人工智能机器学习系列丛书《深度强化学习》X7本书囊括了强化学习基础知识、马尔科夫决策过程

回归（Regression）模型是指机器学习方法学到的函数的输出是连续实数值，回归模型可以用于预测或者分类，这篇博客中主要整理用于预测的线性回归模型和多项式回归模型。线性回归按照机器学习建模的三个步骤，首先需要确定选用的模型，这里就是线性回归（Linearregression）模型，然后将其形式化表达：h(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bh(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中

前前后后接触机器学习也有一年时间，但一直没有系统整理总结过。从本篇博客开始，将记录下我的学习内容与参考资料，系列按照李宏毅的机器学习课程，吴恩达的机器学习课程和周志华的西瓜书为主线。发展历程人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。从上世纪50年代，人工智能的发展经历了“推理期”，通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能，当时的AI程序能够证明一些著

吴恩达机器学习系列作业目录1Anomalydetection这部分，您将实现一个异常检测算法来检测服务器计算机中的异常行为。他的特征是测量每个服务器的响应速度(mb/s)和延迟(ms)。

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吴恩达机器学习系列作业目录1K-meansClustering在这个练习中，您将实现K-means算法并将其用于图像压缩。通过减少图像中出现的颜色的数量，只剩下那些在图像中最常见的颜色。

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吴恩达机器学习系列作业目录1SupportVectorMachines1.1ExampleDataset1%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromsklearnimportsvm

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吴恩达机器学习系列作业目录在本练习中，您将实现正则化的线性回归和多项式回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差属性的模型1RegularizedLinearRegression正则线性回归在前半部分的练习中

吴恩达机器学习系列作业目录在本练习中，您将实现正则化的线性回归和多项式回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差属性的模型1RegularizedLinearRegression正则线性回归在前半部分的练习中

sparkmlib基本数据类型LocalVector本地向量集，向spark提供一组可操作的数据集合Labeledpoint向量标签，让用户分类不同的数据集合。LocalMatrix本地矩阵，将数据集合以矩阵的形式存储在本地集合中。DistributedMatrix分布式矩阵，将数据以矩阵形式存储在分布式计算机中。（分布式行矩阵，带标签分布式行矩阵，分布式坐标矩阵）packagemlibimpor

packagemlibimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectUsefulRddOpts{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder.master("local[*]").appName("Use

吴恩达机器学习系列作业目录1NeuralNetworks神经网络在这个练习中，你将实现反向传播算法来学习神经网络的参数。依旧是上次预测手写数数字的例子。

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吴恩达机器学习系列作业目录1多类分类(多个logistic回归)我们将扩展我们在练习2中写的logistic回归的实现，并将其应用于一对多的分类（不止两个类别）。

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吴恩达机器学习系列作业目录1Logisticregression在这部分的练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。

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最近我也入坑机器学习了呢推荐一本好书（机器学习实战），别问我问什么，那么好的内容，为什么不一起入坑呢。欢迎fold代码哦，python代码：https://github.com/unnunique/MachineLearning/tree/master/Ch02https://github.com/unnunique/unnunique.github.io/tree/master/ScalaDem

吴恩达机器学习系列作业目录单变量线性回归在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。

还是手写数字辨识问题第一步，设计架构(模型)老版本中，我们每一层的输出，在1.0版本里面参数名字是output，而在Keras2.0里面，改成了units，这个看上去更为直观，表明下一层我要输出多少个节点。并制定激活函数。然后，因为下一层的输入就是上市上一层的输出，所以下一层里面不需要在生命inputdimension了，input就是500。那直接定义units，就是输出到下一层的节点数。并指定

机器学习的整体框架1.有监督的机器学习整体架构，总共分为是哪个步骤Step1挑选一系列的方程，称之为模型Step2将方程带入训练集进行好坏的判定Step3挑选最好的方程来对测试数据进行测试学习曲线图我理解的对于机器学习的定义：机器学习就是用LinearModel\DeepLearning\SVM\decisiontree\K-NN.....等方法对回归问题、分类问题、结构性问题等进行监督学习、半监

回顾微分链式求导法则那么，我们把L可以看做是多个l的偏微分的求和我们某一个neural单独拿出来看看。向前计算，可以容易计算z对w的偏微分，后向计算，可以容易计算l对z的偏微分。开始计算：1，计算z分别对于weight的偏微分，当然根据z=x1w1+x2w2+b，容易分别的大x1和x2ForwardPass那结论其实就是， z对于weight求微分的结果就是他对应的输入的值。即，对w1偏微分就是x

随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多，分类算法是解决分类问题的方法，是机器学习中一个重要的研究领域。为了让大家进一步了解机器学习的分类算法，飞马网于3月29日晚，邀请到现就职于国内知名互联网公司的中山大学博士—李梦婷，向大家分享有关分类算法相关领域的内容。以下是这次线上直播的分享实录：一．What（带大

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/552729在吴恩达机器学习系列课程完结后不久，一位名叫TessFerrandez的小姐姐在推特上分享了一套自己的课程笔记，瞬间收获了

机器学习系列阶段总结！

根据机器学习的应用，一般说来，机器学习有三种算法：监督式学习（SupervisedLearning，SL）监督学习是指原始数据中既有特征值也有标签值的机器学习。用输入层的数据计算输出层的值，然后对比标签值计算误差，再通过迭代找到最佳模型参数。所谓机器学习就是指对已知数据不断迭代从而找到最佳参数的过程。属于监督式学习的算法有：KNN、回归模型，决策树，随机森林，K邻近算法，逻辑回归、SVM等。无监督

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全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在。Theano基于Python语言开发的，是一个擅长处理多维数组的库，这一点和numpy很像。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行

机器学习系列(10)_如何提高深度学习(和机器学习)的性能104.RNN、LSTM、GR