算法步骤： 随机选择 K 个初始聚类中心。 将每个数据点分配给距离最近的聚类中心。 重新计算每个簇的中心。 重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再变化或达到最大迭代次数。应用案例：客户分群 假设我们有一组客户数据，特征包括年龄、收入等，我们可以使用 K-means 聚类算法将客户分成几个群体，以便进行个性化营销。from...
机器学习算法是一种通过从数据中学习，自动识别模式并进行预测的算法。它的实现原理主要包括以下步骤：数据预处理：对原始数据进行清洗、整理，以便后续算法的运用。特征提取：从数据中提取相关特征，以便更好地描述样本数据。模型训练：根据提取的特征训练模型，使模型能够自动识别模式并进行预测。模型评估：对训练好的模型...
机器学习的核心原理是基于数据的学习。它依赖于统计学和算法来发现数据中的模式和规律,并据此作出预测或做出决策。以下是几种常见的机器学习方法: 监督学习(Supervised Learning):在监督学习中,算法接收带有标签的训练数据,并学习将输入数据映射到相应的输出标签。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和神经...
强化学习:在这种类型的学习中,智能体通过与环境互动来学习如何做出决策,以最大化累积奖励。 二、机器学习算法的工作原理 监督学习算法 线性回归:用于回归任务,通过寻找一条直线来拟合数据点,最小化预测值与实际值之间的差距。 逻辑回归:用于分类任务,尽管名称中有“回归”二字,但它实际上是一种分类算法,用于预测事...
1. 算法原理 1.1 朴素贝叶斯方法 朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识,我们先来复习一下。 联合概率:包含多个条件,并且所有的条件同时成立的概率,公式为: 条件概率:事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率,记作P(A|B),如果有多个条件, 那记作: ...
1、k近邻算法分类 K近邻(KNN)分类器是有监督学习中普遍使用的分类器之一,将观察值的分类判定为离它最近的k个观察值中所占比例最大的分类。 输入输出描述 输入:自变量X为1个或1个以上的定类或定量变量,因变量Y为一个定类变量。 输出:模型的分类结果和模型分类的评价效果。
机器学习靠的是一系列复杂的算法,这些算法可以帮助计算机自动学习从数据中获取规律和知识。本文将深入探讨机器学习算法的原理和应用。 1.机器学习的基础 机器学习的实现需要三个基本要素:数据、训练算法和模型。 数据:机器学习的全部工作都是在数据基础之上的,所以数据的质量和数量对机器学习的结果至关重要。为确保数据...
一、集成学习的原理 集成学习的核心思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。它通过将多个个体学习器进行结合，使得整体性能超过单个学习器，从而提高了学习的效果。集成学习可以分为两种类型：同质集成和异质集成。同质集成指的是使用相同的学习算法构建多个个体学习器，而异质集成则是使用不同的学习算法构建个体学习器。集成...
第4～22章为第二部分,是本书的主体,介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法,从原理与推导、工程实现和应用3个方面进行介绍,对于大多数算法,都配有实验程序。第23章为第三部分,介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题,并给出典型的解决方案。