机器学习之k近邻算法
from numpy import * import operator def createDataSet(): group=array([ [1.0,1.1], [1.0,1.0], [0,0], [0,0.1], [1,0], [1.1,0] ...
机器学习实战-K-nearest neighbors 算法的优缺点
K临近算法是基于实例的学习，使用算法的时候我们必须要有接近分类结果的实例训练样本数据。 优点：精度高，对异常值不敏感 缺点： 时间复杂度和空间复杂度比较大。（如果训练样本数据集比较大，需要大量的空间来保存数据，并且需要待预测数据和训练样本数据集每条数据的距离，耗费时间。） 无法给出任何数据的基础结构信息，因此无法知晓平均实例样本和典型事例样本有什么特征。 无法持久化分类器。 ...
【机器学习】机器学习算法总结
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘...
《机器学习实战》kMeans算法（K均值聚类算法）
============================================================================================ 《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 ======.....
《机器学习实战》二分-kMeans算法（二分K均值聚类）
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 ...
《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
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《机器学习实战》决策树(ID3算法)的分析与实现
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《机器学习实战》k最近邻算法(K-Nearest Neighbor,Python实现)
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[转载] 机器学习面试之算法思想简单梳理
本文转载自tornadomeet博客,它是一篇非常好的归纳机器学习的文章.内容包括：朴素贝叶斯、决策树、Logistic回归、KNN、SVM、Boosting、LDA、Apriori等,这样一篇优秀的文章不得不让我转载记录.感谢作者~ 原文链接：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/...
![[转载] 机器学习面试之算法思想简单梳理](https://ucc.alicdn.com/ghsrskn3c3zem/developer-article26126/20241009/ccad953021234bdb8c4d41b558516626.png)
【机器学习算法-python实现】最大似然估计(Maximum Likelihood)
1.背景 最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法。大体的思想是，在知道概率密度f的前提下，我们进行一次采样，就可以根据f来计算这个采样实现的可能性。当然最大似然可以有很多变化，这里实现一种简单的，实际项目需要的时候可以再更改。 博主是参照wiki来学习的，...
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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