摘要：
主成分分析PCA 机器学习实战之PCA test13.py pca.py 阅读全文
摘要：
FP Tree算法原理总结 在Apriori算法原理总结中，我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集 阅读全文
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test12.py 阅读全文
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votesmart下载 https://pypi.python.org/pypi/py-votesmart test11.py 阅读全文
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机器学习实战之K-Means算法 test10.py kMeans.py 阅读全文
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机器学习实战之树回归 机器学习实战 ch09 问题解决办法 最近在学习《机器学习实战（Machine Learning in Action）》，因为个人比较喜欢Python 3，而这本书里面的代码都是通过Python 2实现的，所以自己在调试的时候会改写成Python 3。 在前几章里问题都不是很大 阅读全文
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线性回归，加权回归推导过程 一、普通线性回归(OLS) 损失函数： J(w)=1n∑i=1n(yi−w∗xi)2=1n||Y−X∗w||2 其中：Y、w、xi为向量，X为矩阵。对该损失函数求解如下，即为对J(w)函数求w的偏导： 需要用到的矩阵求导公式为： dBAdA=BT dATBdA=B dAT 阅读全文
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Adaboost算法原理分析和实例+代码（简明易懂）（转载） 一、AdaBoost简介 1 1 二、AdaBoost算法过程 给定训练数据集：，其中用于表示训练样本的类别标签，i=1,...,N。Adaboost的目的就是从训练数据中学习一系列弱分类器或基本分类器，然后将这些弱分类器组合成一个强分类 阅读全文
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【机器学习详解】SMO算法剖析 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51227754 CSDN−勿在浮沙筑高台 本文力求简化SMO的算法思想，毕竟自己理解有限，无奈还是要拿一堆公式推来推去，但是静下心看完本篇并随手推导 阅读全文
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解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 原文博主讲解地太好了 收藏下 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件，这为后面SVM求解奠定基础，本节希望通俗的细说一下原理部分。 一个简单的二分类问题如下图： 我 阅读全文