随笔分类 -  机器学习

租房数据分析,knn算法使用
摘要：#0.8762793914246196 数据地址: 链接：https://pan.baidu.com/s/1vxt87sgEHFYjCmuyUPPVHg 提取码：eo90 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 阅读全文
posted @ 2019-06-30 22:52 Python张梦书 阅读(657) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 信息熵 决策树
摘要：比特化(Bits) 假设存在一组随机变量X，各个值出现的概率关系如图；现在有一组由X变量组成的序列: BACADDCBAC.....；如果现在希望将这个序列转换为二进制来进行网络传输，那么我们得到一个得到一个这样的序列:01001000111110010010....... 结论: 在这种情况下，我 阅读全文
posted @ 2018-11-25 21:01 Python张梦书 阅读(1360) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 KNN算法原理
摘要：K近邻(K-nearst neighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法,所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”；KNN算法既可以应用于分类应用 阅读全文
posted @ 2018-11-25 19:26 Python张梦书 阅读(694) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 回归算法
摘要：回归问题:主要用于预测数值型数据,典型的回归例子:数据拟合曲线,回归算法中算法的最终结果是一个连续的数据值,输入值是一个d维度的属性/数值向量 一.线性回归 线性回归的定义: 线性回归需要一个线性模型,属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数, 阅读全文
posted @ 2018-11-24 20:17 Python张梦书 阅读(404) 评论(0) 推荐(0)
数学知识回顾02
摘要：期望(mean):也就是均值，是概率加权下的“平均值”，是每次可能结果的概率乘以其结果的总和，反映的是随机变量平均取值大小。常用符号μ表示 ： 方差 方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量,是用来度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度.即方差是衡量数据原数据和期望/均值相差的度量值 标准差 协 阅读全文
posted @ 2018-11-20 22:04 Python张梦书 阅读(294) 评论(0) 推荐(0)
数学知识回顾01
摘要：常见函数 常见函数:y=C 一次函数:y=ax+b 二次函数:y=ax^2+bx+c 幂函数y=x^a 指数函数:y=a^x,a的取值范围为:a>0&a≠1 对数函数:y=loga(x),a的取值范围为: a>0&a≠1 导数 一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率，也可以认为是函 阅读全文
posted @ 2018-11-20 16:49 Python张梦书 阅读(304) 评论(0) 推荐(0)
机器学习概述
摘要：机器学习定义 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科. 机器学习直白讲,是根据已有的数据,进行算法选择,并基于算法和数据构建模型,最终对未来进行预测 机器学习概念 •对于某给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的经验E；随着提供合适、优质、大量的经验E，该程序 阅读全文
posted @ 2018-11-20 00:26 Python张梦书 阅读(386) 评论(0) 推荐(0)