一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 名词解释: 先验概率:由以往的数据分析得到的概率, 叫做先验概率. 后验概率:而在得到信息之后,再重新加以修正的概率叫做后验概率.贝叶斯分类是后验概率. 贝叶斯分类算法步骤: 第一步:准备阶段 该阶段为朴素贝叶斯分类做必要的准备.主要是依据具体情况确定特征属性,并且对特征属性进行适当划分.然后就是对一部分待分类项进行人工划分,以确定训练样本. 这一阶段的输入是所有的待分类项,输出

R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林,新数据的分类结果按照决策树投票多少形成的分数而定. 通俗的理解为由许多棵决策树组成的森林,而每个样本需要经过每棵树进行预测,然后根据所有决策树的预测结果最后来确定整个随机森林的预测结果.随机森林中的每一颗决策树都为二叉树,其生成遵循自顶向下的递归分裂原则,即从根节点开始依次对训练集

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N

KNN算法基本的思路是比较好理解的,今天根据它的特点写了一个实例,我会把所有的数据和代码都写在下面供大家参考,不足之处,请指正.谢谢! update:工程代码全部在本页面中,测试数据已丢失,建议去UCI Dataset中找一个自行测试一下. 几点说明: 1.KNN中的K=5; 2.在计算权重时,采用的是减去函数{1,0.8,0.6,0.4,0.2},当然你也可以采用反函数或高斯函数; 3.5%作为测试集(decision.txt),95%作为训练集(training.txt): 4.在计算cos

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量

recommend li_volleyball 2016年3月20日 library(recommenderlab) library(ggplot2) # data(MovieLense) dim(MovieLense) ## [1] 943 1664 MovieLense ## 943 x 1664 rating matrix of class 'realRatingMatrix' with 99392 ratings. image(sample(MovieLense,500),main="R

import numpy as np import operator import random import os def file2matrix(filePath):#从文本中提取特征矩阵和标签 f = open(filePath,'r+').readlines() fileLength = len(f) dataSet = np.zeros((fileLength,3),np.float64) labelList = [] for i in range(fileLength): row =

y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86

近邻分类 简言之,就是将未标记的案例归类为与它们最近相似的.带有标记的案例所在的类. 应用领域: 1.计算机视觉:包含字符和面部识别等 2.推荐系统:推荐受众喜欢电影.美食和娱乐等 3.基因工程:识别基因数据的模式,用于发现特定的蛋白质或疾病等 K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)算法 K最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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(类似投票)

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

数据挖掘入门与实战  公众号: datadw 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 -------------------------------------------------------- 某毕业班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-dete

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中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

1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中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

K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类.这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法和K-Means算法不同的是,K-Means算法用来聚类,用来判断哪些东西是一个比较相近的类型,而KNN算法是用来做归类的,也就是说,有一个样本空间里的样本分成几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

机器学习实战这本书是基于python的,如果我们想要完成python开发,那么python的开发环境必不可少: (1)python3.52,64位,这是我用的python版本 (2)numpy 1.11.3,64位,这是python的科学计算包,是python的一个矩阵类型,包含数组和矩阵,提供了大量的矩阵处理函数,使运算更加容易,执行更加迅速. (3)matplotlib 1.5.3,64位,在下载该工具时,一定要对应好python的版本,处理器版本,matplotlib可以认为是python

(1):list的排序算法: 参考链接:http://blog.csdn.net/horin153/article/details/7076321 示例: DisListSorted = sorted(DisList, key = lambda DisList: DisList[1], reverse =False) 使用lambda函数,利用元素索引作为key: 在 Python 中, 当需要对一个 list 排序时, 一般可以用 list.sort() 或者 sorted(iterable[

机器学习实战之kNN算法   机器学习实战这本书是基于python的,如果我们想要完成python开发,那么python的开发环境必不可少: (1)python3.52,64位,这是我用的python版本 (2)numpy 1.11.3,64位,这是python的科学计算包,是python的一个矩阵类型,包含数组和矩阵,提供了大量的矩阵处理函数,使运算更加容易,执行更加迅速. (3)matplotlib 1.5.3,64位,在下载该工具时,一定要对应好python的版本,处理器版本,matplo

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. KNN算法步骤:需对所有样本点(已知分类+未知分类)进行归一化处理.然后,对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作:1.计算已知类别数据集中的点与当前点(未知分类)的距离.2.按照距离递增排序3.选取与当前距离最小的k个点4.确定前k个点所在类别的出现频率5.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别 编写R脚本: #!/usr/bin/Rscript #1.对i