【机器学习】聚类算法——高斯混合聚类（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：高斯混合聚类、机器学习、极大似然估计在讲高斯混合聚类算法之前先补充以下相关的数学知识，由于篇幅原因，只是简单叙述，如需详细内容，请查阅相关资料一、正态分布在概率论中我们学过某些数值在一定情况下是符合正态分布的。我们经常见到某某数据符合正态分布，那么它到底是什么意....
【机器学习】聚类算法——DBSCAN算法（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、密度聚类、DBSCAN一、DBSCAN聚类首先介绍以下密度聚类，它是基于我们数据的密度或者紧密程度进行分类，考虑数据样本的可连接性，然后进行不断地扩展每个簇完成聚类的任务。基于密度算法的核心思想就是根据样本点某一邻域内的样本数定义样本的密....
【机器学习】聚类算法——K-Means算法（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、K-Means聚类一、K-Means聚类其实它是一种基于质心的聚类，为什么这么说呢？因为它的设计思想就是从总样本中找到几个标志性的数据，将其定为每个簇的数据中心，然后分别判断每个数据的距离状况，然后进行更新每个簇内的质心。对于样本集 D ....
【机器学习】聚类算法详细介绍（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习一、聚类算法的定义像一些经典的算法比如随机森林、支持向量机这些算法我们都知道，他们都是基于对数据标签进行学习，但是往往有的时候我们获得的数据是没有标签的，只有特征列数据等，这个时候我们就不能够使用之前的算法进行建模，我们需要采用一种新的方式....
机器学习：聚类算法与无监督学习、模型评估标准
一、✌ 聚类算法1.1 ✌ 无监督学习与聚类算法聚类分类区别不经过学习，将样本数据分为多个簇将样本数据导入已经学习过的模型进行学习，有标签可以进行参考具体算法DBSCAN、KMeans、层次聚类等逻辑回归、随机森林、决策树、贝叶斯等算法评估一般来说，聚类结果是不确定的,只是根据特征进行分类，没有进行监督学习分类结果是唯一的分类：根据已经建好的模型或者数据，将新的数据按照相关算法进行分类处理聚类：....
【ML】关于机器学习中AdaBoost算法的学习
AdBoost介绍AdaBoost分类器就是一种元算法分类器，AdaBoost分类器利用同一种基分类器（弱分类器），基于分类器的错误率分配不同的权重参数，最后累加加权的预测结果作为输出。1、 Bagging方法在介绍AdaBoost之前，我们首先大致介绍一种基于数据随机重抽样的分类器构建方法，即bagging（bootstrap aggregating）方法，其是从原始数据集选择s次后得到s个新....
机器学习基础——k-近邻算法概述和简单实现
本章内容[ ] k-近邻分类算法[ ] 从文本文件中解析数据前言 众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似,但我们确实知道每部电影在风格上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非....
机器学习算法之砖瓦：向量详解
机器学习向量在非常多的地方会用到，因此它是机器学习的砖瓦，也是我们学习机器学习算法的基础。向量是线性代数中的基本概念，也是机器学习的基础数据表示形式。例如计算机阅读文本的过程首先就会将文本分词，然后用向量表示。这是因为向量很适合在高维空间中表达和处理。在机器学习中会接触到的诸如投影、降维的概念，都是在向量的基础上做的。向量虽然在机器学习不同语境下，向量的意义各不相同，但并不妨碍我们将其归纳为含有....
一口气刷完牛客网全部机器学习算法题
不知道为什么最近突然觉得牛客网很火，好奇心驱使下我也点开看了看...发现真的不错。 机器学习是python新增加的板块，其实只有5道题 哈哈 。 ps:题目很简单很基础，真的很适合刚刚入门机器学习的小白检验阶段性的学习成果。 趁着题还很少，将来出一道做一道，岂不是成就感满满。鸢尾花分类_1原题：鸢尾花分类_1_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 这道题采用贝叶斯算法能够保证....
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