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从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下)

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下)
2017-03-18
从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下) 三、贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian Network)是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构,有时它又被称为信念网络(Belief Network)或概率网络(Probability Networ ...

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络
2017-03-18
从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络 一、贝叶斯公式(一些必备的数学基础) 贝叶斯(Thomas Bayes)是生活在十八世纪的一名英国牧师和数学家。因为历史久远,加之他没有太多的著述留存,今天的人们对贝叶斯的研 ...

机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解

机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解
2017-03-18
机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中,我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了。Russell等在文献【1】中指出:“在统计学中,图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛 ...

机器学习中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score

机器学习中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score
2017-03-18
机器学习中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score 在模式识别和信息检索领域,二分类的问题(binary classification)是常会遇到的一类问题。例如,银行的信用卡中心每天都会收到很多的信用卡申请,银行必 ...

机器学习中的kNN算法及Matlab实例

机器学习中的kNN算法及Matlab实例
2017-03-18
机器学习中的kNN算法及Matlab实例 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空 ...

机器学习中的EM算法详解及R语言实例(2)

机器学习中的EM算法详解及R语言实例(2)
2017-03-18
机器学习中的EM算法详解及R语言实例(2) 我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理,如果读者对此不甚了解,建议参阅 机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...

机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1)

机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1)
2017-03-18
机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常简单,相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了,它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理 不妨 ...

K-means算法原理与R语言实例

K-means算法原理与R语言实例
2017-03-17
K-means算法原理与R语言实例 聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法,这有点像全自动分类。簇内的对象越相似,聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式,现在我们所介绍的聚 ...

数据挖掘十大算法之Apriori详解

数据挖掘十大算法之Apriori详解
2017-03-17
数据挖掘十大算法之Apriori详解 有时候,人们会对机器学习与数据挖掘这两个名词感到困惑。如果你翻开一本冠以机器学习之名的教科书,再同时翻开一本名叫数据挖掘的教材,你会发现二者之间有相当多重合的内容。 ...
python中pyc和pyo的作用
2017-03-17
python中pyc和pyo的作用 pyc文件,是Python编译后的字节码(bytecode)文件。只要你运行了py文件,python编译器就会自动生成一个对应的pyc字节码文件。这个pyc字节码文件,经过python解释器,会生成机器码运行 ...
Python变量作用域
2017-03-17
Python变量作用域 1、作用域介绍 python中的作用域分4种情况: L:local,局部作用域,即函数中定义的变量; E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的; ...

数据挖掘十大算法之决策树详解(2)

数据挖掘十大算法之决策树详解(2)
2017-03-17
数据挖掘十大算法之决策树详解(2) ID3算法 ID3和C4.5都是由澳大利亚计算机科学家Ross Quinlan开发的决策树构建算法,其中C4.5是在ID3上发展而来的。 ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准 ...

数据挖掘十大算法之决策树详解(1)

数据挖掘十大算法之决策树详解(1)
2017-03-17
数据挖掘十大算法之决策树详解(1) 从分类问题开始 分类(Classification)任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题不仅是一个普遍存在的问题,而且是其他更加复杂的决策问题的基础,更是机器学习 ...

数据挖掘十大算法之CART详解

数据挖掘十大算法之CART详解
2017-03-16
数据挖掘十大算法之CART详解 CART生成 CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将 ...

机器学习优化算法之爬山算法小结

机器学习优化算法之爬山算法小结
2017-03-16
机器学习优化算法之爬山算法小结 机器学习的项目,不可避免的需要补充一些优化算法,对于优化算法,爬山算法还是比较重要的.鉴于此,花了些时间仔细阅读了些爬山算法的paper.基于这些,做一些总结. 目录   1. 爬山 ...

Python学习-函数、作用域

Python学习-函数、作用域
2017-03-16
Python学习-函数、作用域 函数: 定义函数: >>> def do_nothing() pass 调用函数: >>> do_nothing() None:是Python中的一个特殊的值,它和False,空值是有区别的。 注意函数参数的传入 ...
Python学习-语句、语法
2017-03-16
Python学习-语句、语法 #: 注释,不支持多行注释 \\: 连接,当一行的程序太长时,可以使用连接符\\(反斜杠) 1、使用if、elif和 else进行标记 小于两个的选择: if 条件 : 语句段1 else : ...
机器学习-Cross Validation交叉验证Python实现
2017-03-16
机器学习-Cross Validation交叉验证Python实现 1.原理 1.1 概念 交叉验证(cross-validation)主要用于模型训练或建模应用中,如分类预测、pcr、pls回归建模等。在给定的样本空间中,拿出大部分样本作为训练集来 ...

机器学习中概率论知识复习

机器学习中概率论知识复习
2017-03-16
机器学习中概率论知识复习 1 基本概念 概率论在机器学习中扮演着一个核心角色,因为机器学习算法的设计通常依赖于对数据的概率假设。 1.1 概率空间 说到概率,通常是指一个具有不确定性的event发生的 ...

机器学习实现与分析之五(高斯判别分析)

机器学习实现与分析之五(高斯判别分析)
2017-03-15
机器学习实现与分析之五(高斯判别分析) 高斯判别分析(GDA)简介 首先,高斯判别分析的作用也是用于分类。对于两类样本,其服从伯努利分布,而对每个类中的样本,假定都服从高斯分布,则有: 这 ...

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