2017-01-07 20:14:45 前面两周主要都是在复习然后考试,每天其实过得也挺苦逼的.基本上项目和学习上的是都没有接触了:复习了随机过程和数字信号处理和信号检测和估值:主要都是复习一些理论上的东西,有时候感觉还是挺有用的:这些预测的模型,特征提取,概率模型在机器学习的理论上用处很多.打算后面的一些时间乘胜追击多学习一点理论上的知识.接下来还有英语和辩证法的考试:也要好好的复习. 今天学习了一天的<MachineLearningInAction>机器学习实战,主要是学习了KNN的分类思…

摘要:最近在看<机器学习实战>,在code的过程中总是会报一些小错误,所以发下debug过的地方:由于是跳着看的,所以只是其中一部分,希望之后能把这本书我遇见的全部错误都在此更正下. 内容: 第九章(回归树): mat0 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] >value)[0], :][0] mat1 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature]<=value)[0], :][0] 改为: mat0 = dataSe…

1. 降维技术 1.1 降维的必要性 1. 多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯.2. 高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3. 过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4. 仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 1. 2 降维的目的: 1. 减少预测变量的个数 2. 确保这些变量是相互独立的 3. 提供一个框架来…

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那…

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国…

决策树(Decision Trees ,DTs)是一种无监督的学习方法,用于分类和回归. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据缺点:可能会产生过度匹配的问题适用数据类型:数值型和标称型 source code下载 https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action 运行demo 重要参考学习:http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/detai…

本人想边写文章,边学习,用的是 网上最火的<机器学习实战>machine learning in action 来做一次实践. 希望在过程中理顺思路之余,也有分享自己的一些理解,学习.加油. source code下载 https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action网上也有在线阅读 机器学习实战 K-近邻算法的具体思想如下:(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离(2)按照距离递增次序排序(3)选取与当前点距离最小的k个…

python机器学习实战(一) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统.操作系统:ubuntu14.04    运行环境:anaconda-python2.7-notebook    参考书籍:机器学习实战      notebook  writer ----方阳  k-…

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.  操作系统:ubuntu14.04(win也ok)   运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook    参考书籍:机器学习实战和…

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志…