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Python机器学习之Logistic回归: 2017-03-18; Python机器学习之Logistic回归大数据时代，数据犹如一座巨大的金矿，等待我们去发掘。而机器学习和数据挖掘的相关技术，无疑就是你挖矿探宝的必备利器！工欲善其事，必先利其器。很多初涉该领域的人，最先困惑 ...

牛顿法解机器学习中的Logistic回归: 2017-03-18; 牛顿法解机器学习中的Logistic回归这仍然是近期系列文章中的一篇。在这一个系列中，我打算把机器学习中的Logistic回归从原理到应用详细串起来。最初我们介绍了在Python中利用Scikit-Learn来建立Logistic回归分 ...

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: 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: 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: 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: 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）: 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）: 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: 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: 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）: 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): 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: 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: 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: 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 ...

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