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【机器学习】最小中值平方法

【机器学习】最小中值平方法最小中值平方法最小中值平方法是通过求解下面的非线性最小问题来估计参数的 LMedS记录的是所有样本中，偏差值居中的那个样本的偏差，这种方法对错误匹配和外点有很好的 ...

2017-07-24

【机器学习】梯度、Hessian矩阵、平面方程的法线以及函数导数的含义

【机器学习】梯度、Hessian矩阵、平面方程的法线以及函数导数的含义想必单独论及“ 梯度、Hessian矩阵、平面方程的法线以及函数导数”等四个基本概念的时候，绝大部分人都能够很容易地谈个一二三，基本没有问 ...

2017-07-24

【机器学习】半监督学习几种方法

【机器学习】半监督学习几种方法 1.Self-training algorithm(自训练算法) 这个是最早提出的一种研究半监督学习的算法，也是一种最简单的半监督学习算法． 2.Multi-view algorithm(多视角算法) 一般多 ...

2017-07-24

机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱

机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱本文主要解释一些关于机器学习模型评价的主要概念，与评价中可能会遇到的一些陷阱。如训练集-验证集二划分校验（Hold-out validation） ...

2017-07-24

Python的星号（*、**）的作用

Python的星号（*、**）的作用 1. 函数的可变参数当函数的参数前面有一个星号*的时候表示这是一个可变的位置参数，两个星号**表示是可变的关键字参数。 #!env python #coding=utf-8 # def foo(*args, **kwar ...

2017-07-24

机器学习之Logistic回归与Python实现

机器学习之Logistic回归与Python实现 logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。一 Logistic回归概述 Logistic回归的主要思想是，根据现有的数据对分类边 ...

2017-07-24

机器学习之朴素贝叶斯(NB)分类算法与Python实现

机器学习之朴素贝叶斯(NB)分类算法与Python实现朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是最为广泛使用的分类方法，它以概率论为基础，是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。一、概述 1.1 简介朴 ...

2017-07-23

机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现

机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结 ...

2017-07-23

数据挖掘的基本概念：数据库、数据仓库、机器学习，统计学

数据挖掘的基本概念：数据库、数据仓库、机器学习，统计学 “数据挖掘“(Data Mining)又被称为“数据中的知识发现”（KDD），顾名思义，也就是通过数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估 ...

2017-07-23

机器学习之k-近邻（kNN）算法与Python实现

机器学习之k-近邻（kNN）算法与Python实现 k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标 ...

2017-07-23

样本统计量与总体的关系，抽样分布的概念性质

样本统计量与总体的关系，抽样分布的概念性质本文对抽样分布的概念、无偏差和最小偏差等性质，以及中心极限定理和样本比例的抽样分布进行总结。 1 抽样分布基本概念参数（parameter）：参数是对总 ...

2017-07-23

图形和数值的数据集描述方法

图形和数值的数据集描述方法图形方法对数据集的描述 1. 条形图（bar graph）条形图一般横向表示类别（class），纵向表示该类别所对应的类别频率（class frequency）。 2. 饼状图（pie graph）饼状图 ...

2017-07-23

掌握R语言中的apply函数族

掌握R语言中的apply函数族刚开始接触R语言时，会听到各种的R语言使用技巧，其中最重要的一条就是不要用循环，效率特别低，要用向量计算代替循环计算。那么，这是为什么呢？原因在于R的循环操作for和while ...

2017-07-22

R语言绘图学习笔记

R语言绘图学习笔记在做数据分析时，我们通常作的举动就是画散点图分析。因为通过散点图的分析，我们可以最直观，最简单的得出大概的结论。今天我分享的内容就是R语言的绘图函数。关于R语言强大的绘图功能 ...

2017-07-22

R语言基础画图/绘图/作图

R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源，其强大和自由的画图功能，深受广大学生和可视化工作人员喜爱，这篇文章对如何使用R语言作基本的图形，如直方图，点图，饼状图以及箱线图进行简单介 ...

2017-07-22

R语言与点估计学习笔记（EM算法与Bootstrap法）

R语言与点估计学习笔记（EM算法与Bootstrap法）一、EM算法 EM算法是一种在观测到数据后，用迭代法估计未知参数的方法。可以证明EM算法得到的序列是稳定单调递增的。这种算法对于截尾数据或参数中有一些我们 ...

2017-07-22

R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）

R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Boots ...

2017-07-22

R语言与回归分析几个假设的检验

R语言与回归分析几个假设的检验一、从线性回归的假设说起对于线性回归而言，若要求回归估计有一些良好性质比如无偏性，就需要加上一些假定条件。比如要达到估计的无偏性，我们通常需要加上高斯-马尔科夫 ...

2017-07-22

优化与求解非线性方程组（单变量问题）

优化与求解非线性方程组（单变量问题）求函数极值的问题通常被化简为求解导数为0的点的问题。所以优化问题通常与解非线性方程组联系起来。在前面写点估计中的mle时，我们介绍了R中求解方程极值的函数nlm（）， ...

2017-07-21

多变量非线性方程求解问题（牛顿迭代法）

多变量非线性方程求解问题（牛顿迭代法）关于多变量的多元函数，我们求解考虑解的问题与单变量是极其类似的。考虑在x处的一阶泰勒展开，我们有0=f(x0)=f(x)+j(x)(x-x0)(后面的等号近似成立，j表示jacobia ...

2017-07-21

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