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...
第1～3章为第一部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、最优化方法和概率论），以及机器学习中的核心概念。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...
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...
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...
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: ...
应用贝叶斯公式实现概率的计算 会使用朴素贝叶斯对商品评论进行情感分析 一、朴素贝叶斯算法简介 二、概率基础复习 2.1 概率定义 概率定义为一件事情发生的可能性 扔出一个硬币,结果头像朝上 P(X) : 取值在[0, 1] 2.2 案例:判断女神对你的喜欢情况
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...
线性回归是一种基础的预测算法，它通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值。该算法通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来找到最佳拟合直线。线性回归在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。线性回归的基本原理是通过构建一个线性模型来描述自变量和因变量之间的关系。假设因变量Y与自变量X之间存在线性关系，可以表示...