【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维
1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方差最大的方向上的特征值，什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下图中的曲线B，一样，它的覆盖范围最广。 基本步骤：（...
【机器学习算法-python实现】采样算法的简单实现
1.背景 采样算法是机器学习中比较常用，也比较容易实现的（出去分层采样）。常用的采样算法有以下几种（来自百度知道）： 一、单纯随机抽样（simple random sampling） 将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号...
【机器学习算法-python实现】K-means无监督学习实现分类
1.背景 无监督学习的定义就不多说了，不懂得可以google。因为项目需要，需要进行无监督的分类学习。 K-means里面的K指的是将数据分成的份数，基本上用的就是算距离的方法。 大致的思路就是给定一个矩阵，假设K的值是2，也就是分...
【机器学习算法-python实现】矩阵去噪以及归一化
1.背景 项目需要，打算用python实现矩阵的去噪和归一化。用numpy这些数学库没有找到很理想的函数，所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法，效率有点低，不过还能用，大家如果有需要可以拿去。 （1）去噪算法：根据概率论的知识，如果一组数据服从正态分布，我们设均值是n，方差是v，那么对于每个离散数值有百分之九十二以上的概率会在（n-3*v,n+3...
【机器学习算法-python实现】协同过滤（cf）的三种方法实现
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 协同过滤（collaborative filtering）是推荐系统常用的一种方法。cf的主要思想就是找出物品相似度高的归为一类进行推荐。cf又分为icf和ucf。icf指的是item collaborative filtering，是将商品进行分析推荐。同理...
【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(3)—核函数
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 前面我们提到的数据集都是线性可分的，这样我们可以用SMO等方法找到支持向量的集合。然而当我们遇到线性不可分的数据集时候，是不是svm就不起作用了呢？这里用到了一种方法叫做核函数，它将低维度的数据转换成高纬度的从而实现线性可分。 可能...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(2)—简化版SMO算法
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式。详细变法可以参考这位大神的博客——地址 参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...)。我们把上面的式子变型为： 约束条件就变成...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(1)—理论知识介绍
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 强烈推荐阅读（http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html） 支持向量机SVM（support vector ...
【机器学习算法-python实现】逻辑回归的实现(LogicalRegression)
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中，逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法。 （1）回归 先来说说什么是回归，比如说我...
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