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摘要：
高斯混合聚类(GMM)及代码实现 by 2017 03 20 郭昱良 机器学习算法与Python学习 通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density esti 阅读全文
摘要：
常用机器学习与数据挖掘相关术语（该充充电了...） 转自：机器学习算法与Python学习 Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)， LMS(LeastMean Square 最小均方)， LSM(Least Square Methods 最小二乘法)， MLE( 阅读全文
摘要：
目录 统计学习方法. 1 统计学习方法概论. 1 基本概念. 1 统计学习三要素. 1 模型的评价与模型选择. 2 机器学习. 3 加载数据集. 3 加载数据. 3 划分数据集. 3 学习和预测. 3 Example 3 保存模型. 4 最近邻法. 4 画出decision边界. 4 模型选择:选模 阅读全文
摘要：
转自 微信公众号： 机器学习算法与Python学习 机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为：1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识；2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建 阅读全文
摘要：
集成学习算法 在统计学和机器学习中，集成方法使用多种学习算法来获得比单独从任何组成学习算法获得更好的预测性能。Ensemble methods（组合方法）的效果往往是最好的，当然需要消耗的训练时间也会拉长。 所谓Ensemble methods，就是把几种机器学习的算法组合到一起，或者把一种算法的不 阅读全文
摘要：
协同过滤 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那 么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分 阅读全文
摘要：
上帝的算法——期望最大化算法 K-means算法实际过程和目标函数： 过程1：根据现有聚类结果，对所有数据进行重新划分。 过程2：根据重新划分的结果，得到新的聚类中心（模型）。 目标函数：点到聚类的距离总和d和聚类之间的距离D假设第一类到第k类中分别有n1,n2,...,nk个点，每一类中点到中心的 阅读全文