最近在自学机器学习,应导师要求,先把《Machine Learning with R》动手刷了一遍,感觉R真不能算是一门计算机语言,感觉也就是一个功能复杂的计算器。所以这次就决定使用经典教材《Machine Learning in action》。因为开学得换work station ,怕到时候代码又丢了,所以就索性开个博客,把代码上传上来。 因为书上的原代码有...
机器学习实战中(Machine Learning in Action)的约会对象分类和手写识别源代码和data文件如有需要,可发邮件到Tjingang@ustc.mail.edu.cn
kNN伪代码:对未知类别属性集中的点依次执行一下操作 (1)计算当前点与已知类别数据集中的点的距离; (2)将距离按递增次序排序; (3)选取与当前点距离最小的k个点; (4)确定前k个点所在类别的出现频率; (5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 fromnumpyimport*#引入科学计算包importoperator#...
https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3 除此之外,还有一位机器学习爱好者按照书中章节顺序,使用 jupyter notebook,非常好地实现了基于 Python3 的源代码(包括 .ipynb 文件)。目前在 GitHub 上已经超过 2000 star 了。地址如下: https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction 资源...
⭐ Machine-Learning-in-Action(更新ing) 🎄 种树最好的时间是10年前,其次是现在!!! 📝📝📝 欢迎关注我的 CSDN 博客 📚📚📚 机器学习实战数据集 目录 《机器学习实战》博客 - 总目录 《机器学习实战》代码 第1章 - 机器学习基础 - 博客 第2章 - k-近邻算法 - 博客 Ch02-KNN -...
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在上篇文章中,《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼”主要讲述了决策树的理论内容,介绍了什么决策树,以及生成决策树时所需要优先选取的三种决策标准。有学习的过SVM,或阅读过Taoye之前写的几篇SVM内容的文章可以发现,决策树相对于SVM来讲要简单很多,没有太多且复杂的公式推导...
《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到,本来是打算按照《机器学习实战 / Machine Learning in Action》这本书来手撕其中代码的,但由于实际原因,可能需要先手撕SVM了,这个算法感觉还是挺让人头疼,其中内部太复杂了,涉及到的数学公式太多了,也涉及到了...
也许有人会问,如何用代码求函数的梯度,在Machine Learning In Action一书中,作者没有解释,直接写出了以下几行代码: h=sigmoid(dataMatrix*weights)error=(labelMat-h)weights=weights+alpha*dataMatrix.transpose()*error 1. 2. 3. 从代码可以看出,作者用误差值error乘以输入数据矩阵的转置代表梯度,这里我就来尝试...
Machine Learning in Action:KNN Algorithm 概述 对于分类问题,最主要的任务就是找到对应数据合适的分类。而机器学习的另一项任务就是回归,比如CTR预测之类的。ml算法按照有无label可以分为有监督学习和无监督学习,对于无监督学习的算法比较经典的有聚类算法,有监督的相对来说较多,回归类算法基本都是的。按照参数有可以...