新手学习机器学习很难,就是收集资料也很费劲.所幸Robbie Allen从不同来源收集了目前最全的有关机器学习.Python和相关数学知识的速查表大全.强烈建议收藏! 机器学习有很多方面. 当我开始刷新这个主题时,我遇到了各种“速查表”,仅仅列出了需要知道的给定主题的所有要点. 最后,我收集了与机器学习相关的速查表.有些我经常参考,认为其他人也可能从中受益.因此, 这篇文章把我在网上发现的很好的27个速查表分享出来,以供大家参考. 机器学习(Machine Learning) 有不少有用的流程图…

KNN Python实现 ''' k近邻(kNN)算法的工作机制比较简单,根据某种距离测度找出距离给定待测样本距离最小的k个训练样本,根据k个训练样本进行预测. 分类问题:k个点中出现频率最高的类别作为待测样本的类别 回归问题:通常以k个训练样本的平均值作为待测样本的预测值 kNN模型三要素:距离测度.k值的选择.分类或回归决策方式 ''' import numpy as np class KNNClassfier(object): def __init__(self, k=5, distanc…

################################################## # kNN : k Nearest Neighbour # Author : Monne # Date : 2015-01-24 # Email : 416606639@qq.com ################################################## import numpy as np import time starttime = time.time() "…

数据 标称型和数值型 算法 归一化处理:防止数值较大的特征对距离产生较大影响 计算欧式距离:测试样本与训练集 排序:选取前k个距离,统计频数(出现次数)最多的类别 def classify0(inX, dataSet, labels, k): ''' :param inX: 测试样本(arr) :param dataSet: 训练数据集(arr) :param labels: 类别(list) :param k:(int) :return: 类别 ''' #计算距离 dataSetSize =…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def create_regression_data(n): ''' 创建回归模型使用的数据集 ''' X =5 * np.random.rand(n, 1) y = np.sin(X).ravel() # 每隔…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def load_classification_data(): # 使用 scikit-learn 自带的手写识别数据集 Digit Dataset digits=datasets.load_digits() X…

import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle n = 1000 #number of points to create xcord = np.zeros((n)) ycord = np.zeros((n)) markers =[] colors =[] fw = open('D:\\LearningResource\\mac…

import numpy as np import operator as op from os import listdir def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distan…

KNN分类算法,是理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一. 该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 一个对于KNN算法解释最清楚的图如下所示: 蓝方块和红三角均是已有分类数据,当前的任务是将绿色圆块进行分类判断,判断是属于蓝方块或者红三角. 当然这里的分类还跟K值…

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…