叶乙

摘要： 首先，简单介绍下k-means聚类：效果简单有效，易于map—reduce化 算法思路：1、选择k个点作为原始的质心（k如何定） 2、将每个点指派到最近的质心，形成k个簇 3、重新计算每个簇的质心（x,y坐标的均值）--[新的质心不一定为样本点哦] 4、迭代2、3步直到簇心收敛于某一个阈值 优缺点： 阅读全文

摘要： 不写出来心里总是惴惴的，最近所有的机器学习的内容（ps：关于R的），都是在南大蹭课，对课上老师代码以及ppt内容的重现； 自己写出来是作为对知识的梳理总结以及归纳，并熟悉R... 阅读全文

摘要： 1|—— rpart函数 shuttle数据集 数据集： 代码： 绘图： rpart.plot(b,type=1) rpart.plot(b,type=2) 分类的效果还是不错的，but这是数据洗的好啊... outcome: OUTCOME: _ tsamp集合 _samp集合 阅读全文

摘要： 思路梳理： 决策树 |————Bagging[bootstrap抽样、投票分类] |————Boosting[bootstrap抽样、分错元组权重上升、分类器上也加权重进而判断] |————RandomForest[bootstrap抽样、n个特征找2~3个特种建树分类、Cart算法（基尼系数、不剪 阅读全文

摘要： 机器学习的理论学了好久了，对于回归，分类，聚类，数据的预处理的各种算法也有了深刻认识； 但纸上谈兵，没有意义； 从今天开始用起来吧，把各种算法的实践以及思路记录下来，附带学习R和python语言（也真是零散） 希望每天都可以有进步，可以发现有趣的东西... 阅读全文