机器学习算法理解及代码实现

送书 | 《机器学习算法框架实战：Java和Python实现》

标签：算法 python 机器学习

送五本新书《机器学习算法框架实战：Java和Python实现》，感谢机械工业出版社赞助。小编导读随着科技的迅猛发展，短短的几十年间，互联网几乎将全球的人联系了起来，世界上所发生的事件都...

机器学习算法总结之Boosting：AdaBoost

标签：机器学习算法 AdaBoost 统计学习

正所谓“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，在机器学习中也存在这样的哲理。提升方法（Boosting）就是这样的代表：通过将一系列弱学习器综合提升为强学习器的算法。Boosting族算法的工作机制：（1）先从初试训练集训练出一...

用python实现机器学习算法

在看李航的《统计学习方法》的时候没有结合代码，总感觉比较虚。github上有个中国学生开源的机器学习python实现，比较全面，文档也...机器学习算法Python实现一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3...

PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】

标签：机器学习 python PCA

PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】文章目录 1. PCA简介 1.2 python 实现鸢尾花数据集PCA降维 1.3 sklearn库实现鸢尾花数据集PCA降维案例

【机器学习】10 大算法及其用例

标签：机器学习算法人工智能

机器学习是当前技术领域最令人兴奋的领域之一。它正在改变我们生活、工作和思考解决问题的方式。在机器学习算法的帮助下，我们现在可以轻松高效地解决复杂的现实问题。

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

标签： python 机器学习深度学习

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。...

《机器学习实战》基于朴素贝叶斯分类算法构建文本分类器的Python实现

标签：机器学习朴素贝叶斯分类算法 python

《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言 =...

“Spark上流式机器学习算法实现”终期检查报告

标签：暑期夏令营 spark 协同过滤算法

自6月底申请项目到现在9月初撰写项目结题报告，眨眼一瞬间两个半月很快成为过去，在这两个半月的时间里，在不断的看文章和调试代码，首先我得感谢和我一起合作的赖百胜同学与我并肩作战，是他给了我一次次战胜bug的...

机器学习之（六）常见机器学习算法比较

标签：机器学习

机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM...

机器学习简介及常用算法

标签：机器学习人工智能计算机

机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心...

阿里巴巴(菜鸟) - 算法工程师(机器学习)提前批笔试面试总结

幸运的是拿到了华为多媒体算法岗，腾讯机器学习算法岗，阿里巴巴菜鸟物流算法岗。接下来将投入到论文发表、计算机名校申请中。 Attention1：本文是博主准备阿里秋招的笔记内容。 Attention2：本文只为了记录自己...

【机器学习】聚类算法——DBSCAN算法（理论+图解）

标签：聚类算法数据分析

关键词：Python、机器学习、密度聚类、DBSCAN 一、DBSCAN聚类首先介绍以下密度聚类，它是基于我们数据的密度或者紧密程度进行分类，考虑数据样本的可连接性，然后进行不断地扩展每个簇完成聚类的任务。基于密度...

机器学习简史及发展趋势预测

标签：数学之美人工智能

机器学习的简史、发展脉络与未来趋势预测

机器学习经典算法详解及Python实现---Logistic回归（LR）分类器

标签： python 机器学习 Logistic回归LR

Logistic回归可以也可以用于多分类的，但是二分类的更为常用也更容易解释。...其优点是计算代价不高，易于理解和实现；其缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。本文描述LR分类器原理并通过Python实现了该算法。

机器学习中缺失值处理方法大全（附代码）

标签：机器学习人工智能 python

目录数据清洗简介填补缺失值的重要性缺失值导致的问题缺失数据类型如何处理数据集中缺失的数据数据清洗数据预处理中的数据清洗与机器学习方法、深度学习架构或数据科学领域的任何其他复杂方法无关。我们有数据收集、...

机器学习笔记（4）——ID3决策树算法及其Python实现

标签：机器学习决策树 ID3

决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当...

神经网络算法的源代码

标签：机器学习

本算法针对相应的事例进行分类和预测，简答易懂，适合很好的理解机器学习算法

机器学习实战+源代码

读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。本书没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，...

深度学习算法详解及应用

标签：人工智能神经网络算法

深度学习是人工智能从概念提出到走向繁荣得以实现的主流技术。成为移动机器人、人脸识别、物体检测、自动驾驶、智能家居等应用不可或缺的方法，并且基于深度学习的方法在准确率上已经接近甚至超过人类...

吴恩达机器学习线性回归作业(房价预测) Python实现代码详细解释

标签：机器学习算法吴恩达

里面可以下载进行代码实现的数据集data...最近在看吴恩达机器学习视频的时候，为了巩固自己的基础，想亲自实现一下课程里面的每个算法。在实现之前，我先看了一下别人实现的相关代码，看完就特别沮丧，很多人的代码...

基于Matlab的遗传算法优化BP神经网络的算法实现（附算法介绍与代码详解）

标签：机器学习神经网络学习

在地学领域中，不同岩性的岩石识别通常是通过人工来实现，但这样比较耗费精力和时间。那我们就来看看机器学习会给岩石...因此，今天笔者想要分享的是基于遗传算法优化的BP神经网络在岩石图片识别中的应用与代码实现。

手写算法—Python代码实现一元线性回归

标签： python 机器学习

线性回归模型是机器学习里面最基础的一种模型，是为了解决回归问题，学习机器学习从线性回归开始最好，网上关于机器学习的概述有很多，这里不再详细说明，本博文主要关注初学者常见的一些问题以及本人的一些思考和...

机器学习算法 06 —— 聚类算法(k-means、算法优化、特征降维、主成分分析PCA)

标签：机器学习 python 聚类算法

文章目录系列文章聚类算法1 聚类算法简介2 聚类算法API初步使用3 聚类算法实现流程4 聚类模型评估4.1 误差平方和(SSE)4.2 肘方法4.3 轮廓系数法4.4 CH系数4.5 小结5 算法优化5.1 Canopy算法5.2 K-means++5.3 二分K-...

机器学习之手写字体（digits）识别——利用sklearn实现

标签：机器学习 sklearn python

在此次实验中,我选用了KNN、MLP、Random Forest、Adaboost、SVM、Decision Tree、Logistic Regression这七种机器学习算法模型进行手写字体的识别。本次项目的实验环境为pycharm + python3.9............

【机器学习-14】K-means聚类算法：原理、应用与优化

标签：机器学习算法 kmeans

在众多聚类算法中，K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是：通过迭代的方式，将数据划分为K个不同的簇，并使得每个数据点与其所属簇的质心（或称为中心点、均值点）之间的距离之和最小。具体...

《机器学习》西瓜书课后习题4.3——python实现基于信息熵划分的决策树算法（简单、全面）

标签：决策树可视化 python

《机器学习》西瓜书课后习题4.3——python实现基于信息熵划分的决策树算法《机器学习》西瓜书P93 4.3 试编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为表4.3中数据生成一棵决策树。以下内容是使用sklearn...

机器学习之KNN（k近邻）算法详解

标签： KNN

1-1 机器学习算法分类一、基本分类： ①监督学习（Supervised learning）数据集中的每个样本有相应的“正确答案”，根据这些样本做出预测，分有两类：回归问题和分类问题。步骤1：数据集的创建和...

机器学习算法介绍

谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型...

计算机毕业设计（深度学习，机器学习）

标签：深度学习机器学习人工智能

手动整理了一些深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。大家在选择机器学习、深度学习算法应用的项目作为自己的毕业设计题目时确实可以避免自己编程...

R语言基于机器学习算法进行特征筛选（Feature Selection）

标签：深度学习人工智能数据挖掘

R语言基于机器学习算法进行特征筛选（Feature Selection）对一个学习任务来说，给定属性集，有些属性很有用，另一些则可能没什么用。这里的属性即称为“特征”(feature)。对当前学习任务有用的属性称为“相关...