机器学习(二)数据处理&相似/异性度量

https://woaielf.github.io/2017/03/17/dm-2/

2017-03-17
ZOE
 

Notes:

★ 如果你是第一次阅读,推荐先浏览:【重要公告】文章更新、阅读规则、导图下载

★ 目前文章更新主平台已迁移至公众号「数林觅风」,ID:zoemindmap,博客只在每月末集中更新一次。所有「PDF&高清原图」只需在公众号后台回复关键词或者直接从菜单栏进入即可下载。

本文是我的「ML&DM笔记」第二篇。数据处理是第一步骤,对数据挖掘的成败至关重要。此方面的经验要通过实战逐渐积累,且有很强的领域针对性。「相似/异性度量」需要重点关注。

Update Log

  • 2017/03/17

思维导图

默认阅读顺序:从右→左,顺时针方向。 

机器学习(二)数据处理&相似/异性度量的更多相关文章

  1. 机器学习二 逻辑回归作业、逻辑回归(Logistic Regression)

    机器学习二 逻辑回归作业   作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的. 57 ...

  2. [Machine-Learning] 机器学习中的几个度量指标

    Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解释下机器学习(或数据挖掘)中的几个度量指标. 1. 关于 "TN/TP/FN/FP&q ...

  3. 机器学习 (二) 多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables

    文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang 的个人 ...

  4. 吴恩达机器学习(二) 单变量线性回归(Linear Regression with one variable)

    一.模型表示 1.一些术语 如下图,房价预测.训练集给出了房屋面积和价格,下面介绍一些术语: x:输入变量或输入特征(input variable/features). y:输出变量或目标变量(out ...

  5. TodoMVC中的Backbone+MarionetteJS+RequireJS例子源码分析之二 数据处理

    当我们使用jQuery时大部分时间是聚焦于Dom节点的处理,给Dom节点绑定事件等等:前端mvc框架backbone则如何呢? M-Model,Collection等,是聚焦于数据的处理,它把与后台数 ...

  6. Andrew Ng机器学习 二: Logistic Regression

    一:逻辑回归(Logistic Regression) 背景:假设你是一所大学招生办的领导,你依据学生的成绩,给与他入学的资格.现在有这样一组以前的数据集ex2data1.txt,第一列表示第一次测验 ...

  7. scikit-learn机器学习(二)逻辑回归进行二分类(垃圾邮件分类),二分类性能指标,画ROC曲线,计算acc,recall,presicion,f1

    数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 im ...

  8. 【机器学习】数据处理中白化Whitening的作用图解分析

    之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时,由于原始图像相邻像素值具有高度相关性,所以图像数据信息冗余,对于白化的作用的描述主要有两个方面:1,减少特征之间的相关性:2,特征具有相同的方差(协方 ...

  9. 机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西?

    一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. ...

随机推荐

  1. 9.ActiveMQ理论

    一.首先说下什么是消息队列? 1.消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器. 二.为什么要用到消息队列? 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的inse ...

  2. HTML_标签

    <!--HTML:1.概念:最基础的网页开发语言Hyper Text Markup Language 超文本标记语言超文本:超文本是用超链接的方法,将各种不同空间的文字信息组织在一起的网状文本. ...

  3. offset系列属性

    offset系列:获取元素的相关的样式属性的值 offsetwidth:获取元素的宽 offsetheight:获取元素的高 offsetleft:获取元素距离左边位置的值 offsettop;获取元 ...

  4. 浏览器自带记忆功能,使input颜色和字体丢失

    方法一 : 会有视觉上颜色的变化input:-internal-autofill-selected { /*内置阴影填充 背景颜色*/ box-shadow: inset 0 0 0 1000px # ...

  5. SQL Server - Store procedure 如何返回值

    存储过程 返回值 procedure return values : http://www.cnblogs.com/SunnyZhu/p/5542347.html return.select.outp ...

  6. equal 与 hashCode

    equal Object: public static boolean equals(Object a, Object b) { return (a == b) || (a != null & ...

  7. 单层感知机_线性神经网络_BP神经网络

    单层感知机 单层感知机基础总结很详细的博客 关于单层感知机的视频 最终y=t,说明经过训练预测值和真实值一致.下面图是sign函数 根据感知机规则实现的上述题目的代码 import numpy as ...

  8. maven项目引入外部第三方jar包,引入、本地编译、第三方jar一起打到jar中、在linux机器中解决classnotfound(配置classpath),笔记整理。

    文章目录 引用的第三方jar的目录结构(示例) 引入第三方jar进行dependency使项目内能import 本地编译 第三方jar一起打到jar中 在linux机器中解决classnotfound ...

  9. getResourceAsStream的几种路径配置(properties文件的路径问题)

    文章目录 getResourceAsStream有以下几种: getResourceAsStream有以下几种: Class.getResourceAsStream(String path) : pa ...

  10. day 67 Django基础三之视图函数

    Django基础三之视图函数   本节目录 一 Django的视图函数view 二 CBV和FBV 三 使用Mixin 四 给视图加装饰器 五 Request对象 六 Response对象 一 Dja ...