随笔分类 - Python--MachineLearning
摘要：牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法（简称牛顿法）由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出。牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根。简单地说，牛顿法就是不断求取切线的过程。对于形如f(x)=0的方程，首先任意估算一个解x0，再把该估计值代入原方程中。由于一般不会正好选择到正确的解，所以有f(x)=a。这时计算函数在x0处的斜率，和这条斜率与x轴的交点x1。f(x)=0...
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摘要：原理 计算方法 主要性质 有关统计量 主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ http://my.oschina.net/gujianha...
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摘要：当各样品在时域或空域存在自然顺序，如生长发育资料的年龄顺序，发病率的年代顺序和地理位置。我们称这种样品为有序样品。在不破坏样品间的顺序的样品聚类方法称为有序样品聚类。
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摘要：K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准） K-means聚类算法的一般步骤： 1. 初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X，输入指定聚类类数N，并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件，比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。 2. 进行迭代。根据相似度...
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摘要：原理 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类...
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摘要：# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # AdaBoost.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.00000 # Description: # ---------------------------...
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摘要：# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # BP-ANN.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.00000 # Description: # -----------------------------...
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