之前在<机器学习---感知机(Machine Learning Perceptron)>一文中介绍了感知机算法的理论知识,现在让我们来实践一下. 有两个数据文件:data1和data2,分别用于PLA和Pocket Algorithm.可在以下地址下载:https://github.com/RedstoneWill/MachineLearningInAction/tree/master/Perceptron%20Linear%20Algorithm/data. 先回顾一下感知机算法: 1,初始…

在<机器学习---朴素贝叶斯分类器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)>一文中,我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理.现在,让我们来实践一下. 在这里,我们使用一份皮马印第安女性的医学数据,用来预测其是否会得糖尿病.文件一共有768个样本,我们先剔除缺失值,然后选出20%的样本作为测试样本. 文件下载地址:https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-d…

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net…

(简单介绍一下支持向量机,详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解. (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

Python implementations of some of the fundamental Machine Learning models and algorithms from scratch. The purpose of this project is not to produce as optimized and computationally efficient algorithms as possible but rather to present the inner wor…

Machine learning Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. Such algorithms operate by building a model based on inputs and using that to make predictions or decisions,…

Python Tools for Machine Learning Python is one of the best programming languages out there, with an extensive coverage in scientific computing: computer vision, artificial intelligence, mathematics, astronomy to name a few. Unsurprisingly, this hold…

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的).K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将…

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,…

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法,是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法.AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心. 2.相关概念(假如有数据点i和数据点j)        (图1)              …

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法,是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法.AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心. 2.相关概念(假如有数据点i和数据点j)        (图1)              …

''' 数据集:伪造数据集(两个高斯分布混合) 数据集长度:1000 ------------------------------ 运行结果: ---------------------------- the Parameters set is: alpha0:0.3, mu0:0.7, sigmod0:-2.0, alpha1:0.5, mu1:0.5, sigmod1:1.0 ---------------------------- the Parameters predict is: al…

感知机(perceptron)是一种线性分类模型,通常用于二分类问题.感知机由Rosenblatt在1957年提出,是神经网络和支持向量机的基础.通过修改损失函数,它可以发展成支持向量机:通过多层堆叠,它可以发展成神经网络.因此,虽然现在已经不再广泛使用感知机模型了,但是了解它的原理还是有必要的. 先来举一个简单的例子.比如我们可以通过某个同学的智商和学习时间(特征)来预测其某一次的考试成绩(目标),如果考试成绩在60分以上即为及格,在60分以下为不及格.这和线性回归类似,只不过设定了一个阈值,…

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数…

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie…

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/13317.html 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很 多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交 给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的P…

算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴.其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程.K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括每个训练样本对应的标签.然后给你一个新的测试样本T,问你测试样本的标签预测是什么,K近邻的方法就是找到T到D中每一个样本的相似度,然后根据相似度大小对D中样本排序,取前K个最相似的样本的标签的众数作为测试样本T的标签(即前K个样本投票决定).具体相似度怎么度量,是根据测试样本到D中每个训练样本的距离…

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索…

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(…