选取了KNN、SVM、K-means、MLP这几个模型进行实验。 K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN) KNN是一个基本的分类方法,由Cover和Hart在1968年提出。 K近邻算法简单直观: 给定一个训练集T={(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), …… ,(xn, yn)},对于新输入的实例xn+1,在训练集中找到与该实例最相近的...
KNN代码 17:43 决策树原理 12:54 决策树代码讲解 07:25 k-means原理讲解 08:41 k-means代码讲解 10:36 svm原理讲解 13:33 svm 代码讲解 10:58 集成学习原理 07:14 集成算法-随机森林代码讲解 10:12 PCA原理快速入门 05:21 PCA算法代码讲解 08:38 【机器学习-K近邻算法】绝对通俗易懂的机器学习算法之一...
理论部分: 博主前面学习了线性模型和决策树,支持向量机(SVM)是第三种机器学习模型了。对于二分类问题,可能有很多个超平面可以把样本分开,而支持向量机就是去寻找最中间的那个超平面,也就是具有最大间隔...:1.SVM主问题SVM主问题就是求一个与已知数据集几何间隔最大的那个超平面。超平面可以用法向量表示为: 我们的...
国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes 和CART。不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18 种算法,...
K-Nearest Neighbors (KNN) KNN基于每个查询点的最近邻居来实现学习,其中k是用户指定的一个整数值。是最经典的机器学习算法之一。 KNN的skearn的接口如下: class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_pa...
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART 支持向量机 支持向量机,英文为Support Vector Machine,是一种分类模型,属于监督式学习的方法,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,这一点是和感知机不同的地方(感知机基于误分类的损失函数,利用梯度下...
(一)KNN K近邻学习算法 (二)线性回归 这一小节主要对岭回归和lasso回归进行总结,他们都是普通线性模型的推广形式,引入了不同的正则化项。 岭回归如下(L2正则化项) lasso回归如下(L1正则化项) (三)逻辑回归 二类分类模型如下 多类分类逻辑回归模型如下 ...机器学习方法篇(30)---线性判别分析 ● 每周一言 ...
测试时通过加大Kmeans聚类的类数可以达到不同的效果，基本上Kmeans类数越大，SVM分类的效果越好。这也很容易理解，K-means聚类个数即代表了生成的词典中词的个数，词数越多，对图像的描述更精确。但随着词数的增加，字典的生成时间会增加。2者的关系如下表：视觉词个数SVM分类KNN分类字典生成耗时（s）正确分类...
9-KNN薪资预测 42:01 10-KNN薪资预测 58:02 1-Adaboost回归树预测原理和代码实现 25:14 3-ROC-AUC二分类模型评价指标介绍 21:44 4-超参数选择 19:02 5-最佳参数验证 05:49 6-Kaggle实战海难生死预测背景知识 04:32 7-Kaggle实战海难生死预测数据介绍 10:54 8-Kaggle实战数据探索 09:15 ...
K-means步骤如上,在每次循环中,先对所有点更新分类,再更新每一类的 B-Tree Hash b+Tree三种索引特点对比 ex ex2 智能推荐传统机器学习-SVM SVM涉及距离,和KNN一样,要做数据标准化处理。 1-什么是SVM Hard Margin SVM:前提,样本是线性可分的 2-SVM背后的最优化问题 SVM:最大化margin,其中margin=2d,即...