转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/wangzhenyao1994/p/10223666.html 文章发表的另一个地址:https://blog.csdn.net/wyz19940328/article/details/85700819 目前国内关于机器学习的内容多是Python或者Go或者C++的,.NET平台下的多是使用封装好的工具包,而几乎没有关于如何使用C#实现的内容.目前有翻译版本的NET平台下的机器学习的书籍,不过却是F#语言的,没有C#. 目录 1.机…

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…

很多朋友想学习机器学习,却苦于环境的搭建,这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤. Step 1. Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分,但是很多好的机器学习python库都不支持3.x,因此,推荐安装2.7版本的python.当前最新的python是2.7.12.链接如下: https://www.python.org/downloads/release/python-2712/ 里面可以看到有32位版和64位版的.如果你的机器是64位版的…

为了像本地一样访问远程主机上的目录,通常我们会在远程主机上使用nfs来导出目录,并在本地主机上mount这个nfs文件系统.如果是windows系统,则使用cifs或samba的方式来访问. 但可能我们忽略了一个远程连接最通用的工具:ssh.其实很多和远程有关的行为,基于ssh都能完成,即使是实现像NFS一样的功能. 如何通过ssh来挂载远程目录?需要安装fuse-sshfs包,这个包在epel中提供.使用fuse-sshfs包提供的sshfs工具可以基于ssh直接挂载远程目录,不用像NFS一样…

目录: 1.关联分析 2. Apriori 原理 3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集 4.从频繁集中挖掘关联规则 5. 总结 1.关联分析  返回目录 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务.这种关系表现为两种形式: 1.频繁项集(frequency item sets):经常同时出现的一些元素的集合: 2.关联规则(association rules): 意味着两种元素之间存在很强的关系. 下面举例来说明上面的两个概念: 表1 一个来自Hole Foods天食品店的简单交易…

目录: 1. Boosting方法的简介 2. AdaBoost算法 3.基于单层决策树构建弱分类器 4.完整的AdaBoost的算法实现 5.总结 1. Boosting方法的简介 返回目录 Boosting方法的基本思想:对于一个复杂的任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好. 实际上就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮的道理.”(参考:李航 <统计学习方法>) 对于分类问题而言, 给定一个训练集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强…

一.安装Python 1.下载安装python3.6 https://www.python.org/getit/ 2.配置环境变量(2个) 略...... 二.安装Python算法库 安装顺序:NumPy -> SciPy -> Matplotlib -> Scikit-Learn NumPy( Numberical Python )是一个开源的python科学计算库. 可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该…

流失预测是个重要的业务,通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失.虽然最初在电信行业使用,但它已经成为银行,互联网服务提供商,保险公司和其他垂直行业的通用业务. 预测过程是大规模数据的驱动,并且经常结合使用先进的机器学习技术.在本篇文章中,我们将看到通常使用的哪些类型客户数据,对数据进行一些初步分析,并生成流失预测模型 - 所有这些都是通过Spark及其机器学习框架来完成的. 使用数据科学更好地理解和预测客户行为是一个迭代过程,其中涉及: 1.发现和模型创建: 分析历史数据.…

贝叶斯定理-执行数据分析解决肇事逃逸之谜 ​ 在这一章中,我们将: 应用著名的贝叶斯定理来解决计算机科学中的一个非常著名的问题. 向您展示如何使用贝叶斯定理和朴素贝叶斯来绘制数据,从真值表中发现异常值等等 贝叶斯定理概况 当我们使用贝叶斯定理的时候,我们是在测量一件事发生的概论程度: ​ 上式表示在给定事件B的情况下事件A发生的概率. 概率通常被量化为0和1之间的一个数,包括这两者;0表示不可能,1表示绝对肯定.概率越大,确定性越大.掷骰子得到6的概率和掷硬币得到正面的概率这两个例子你们肯定很熟…