2020年6月17日
摘要：
算法原理 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。 该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变 阅读全文
摘要：
主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。 算法原理 二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景（比如分数从0 到 60会很容易，越往上你所花的时 阅读全文
摘要：
KNN算法是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。用最近的邻居（k）来预测未知数据点。k 值是预测精度的一个关键因素，无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，较近邻居的权重比较远邻居的权重大。 KNN 算法的缺点是对数据的局部结构非常敏感。计算量大，需要对数据 阅读全文
摘要：
1. 解决什么问题？ 最基本的应用是数据分类，特别是对于非线性不可分数据集。支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类，对于非线性不可分数据集的也可以分类 （我认为这才是支持向量机的真正魅力所在，因为现实场景中，样本数据往往是非线性不可分的）。 现实场景一 ：样本数据大部分是线性可分的，但是只是在样 阅读全文
摘要：
回归分析（Regression Analysis）是统计学的数据分析方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测其它变量的变化情况。 线性回归算法（Linear Regression）的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。公式，y = mx + 阅读全文
摘要：
1.KNN 分类算法 由于knn算法涉及到距离的概念，KNN 算法需要先进行归一化处理 1.1 归一化处理 scaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler =StandardScaler() standar 阅读全文
摘要：
深度神经网络算法，是基于神经网络算法的一种拓展，其层数更深，达到多层，本文以简单神经网络为例，利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数，文章最后，基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序，并对异或运算和0-9字符集进行预测。 一、问题引入 利用如下图像结构，通过训练集对其参 阅读全文
