一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

将Mahout on Spark 中的机器学习算法和MLlib中支持的算法统计如下: 主要针对MLlib进行总结 分类与回归 分类和回归是监督式学习; 监督式学习是指使用有标签的数据(LabeledPoint)进行训练,得到模型后,使用测试数据预测结果.其中标签数据是指已知结果的特征数据. 分类和回归的区别:预测结果的变量类型 分类预测出来的变量是离散的(比如对邮件的分类,垃圾邮件和非垃圾邮件),对于二元分类的标签是0和1,对于多元分类标签范围是0~C-1,C表示类别数目: 回归预测出来的变量是

原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师

今天开始学习机器学习,第一章是K-近邻算法,有不对的地方请指正 大概总结一下近邻算法写分类器步骤: 1. 计算测试数据与已知数据的特征值的距离,离得越近越相似 2. 取距离最近的K个已知数据的所属分类 3. 最后统计K个值的分类分别出现的概率,返回最多的一个属性,即为测试数据的所属分类 4. 至于怎么把文本转换成numpy的类型,需要学习numpy模块的相关知识,附上 numpy学习连接 http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.

1.简介 gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩.原因大概有几个,一是效果确实挺不错.二是即可以用于分类也可以用于回归.三是可以筛选特征.这三点实在是太吸引人了,导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法. gbdt的面试考核点,大致有下面几个: gbdt 的算法的流程? gbdt 如何选择特征 ? gbdt 如何构建特征 ? gbdt 如何用于分类? gbdt 通过什么方式减少误差 ?

http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6667267.html https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6264004.html 1.简介 gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真

监督学习 0.线性回归(加L1.L2正则化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("LinearRegressionWithElasticNet")\ .getOrCreate() # 加载数

使用机器学习排序算法LambdaMART有一段时间了,但一直没有真正弄清楚算法中的所有细节. 学习过程中细读了两篇不错的博文,推荐给大家: 梯度提升树(GBDT)原理小结 徐博From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 但经过一番搜寻之后发现,目前网上并没有一篇透彻讲解该算法的文章,所以希望这篇文章能够达到此目的. 本文主要参考微软研究院2010年发表的文章From RankNet to LambdaRank to LambdaMA

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square),交替最小二乘法.在机器学习中,特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法.如下图所示,u表示用户,v表示商品,用户给商品打分,但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分.比如用户u6就没有给商品v3打分,需要我们推断出来,这就是机器学习的任务. 由于并不是每个用户给每种商品都打了分,可以假设ALS矩阵是低秩的,即一个m*n的矩阵,是由m*k和k*n两个矩阵相乘得到的,其中k<<m,n.

不多说,直接上干货! 环境: windows10系统(64位) 最好先安装jre或jdk(此软件用来打开oracle自带的可视化操作界面,不装也没关系:可以安装plsql,或者直接用命令行操作) Oracle 11g 是仅次于微软的第二大软件公司甲骨文公司开发的一款数据库软件,它适合大型网站(小型网站建议MySql或Sql Server),占用内存比较高,低配置电脑安装请慎重.   Oracle Client 11g的官网下载地址:  http://www.oracle.com/technetw

不多说,直接上干货! 前期博客 全网最详细的Windows系统里Oracle 11g R2 Client(64bit)的下载与安装(图文详解) 命令行方式测试安装是否成功 1)   打开服务(cmd—>services.msc) 以下是Oracle 11g R2Database的: 以下是Oracle 11g R2 Database和Oracle 11g R2 Client的: 2)   测试一下.打开Oracle自带的SQL PLUS.运行SQL Plus,通过用户名/密码能够登录数据库,说明

不多说,直接上干货! 前期博客 全网最详细的Windows系统里Oracle 11g R2 Database(64bit)的下载与安装(图文详解) 命令行方式测试安装是否成功 1)   打开服务(cmd—>services.msc) 看到已经有oracle服务运行 将个服务改为手动启动(需要开启oracle时,自己启动服务,减少资源消耗) 只需启动OracleOraDb11g_home1TNSListener和OracleServiceORCL这两个服务,oracle就可以使用了.[一般编程也只

不多说,直接上干货! 前期博客 全网最详细的Windows系统里Oracle 11g R2 Database(64bit)的下载与安装(图文详解) 若你不想用了,则可安全卸载. 完全卸载Oracle Database 11g步骤:  1.开始->设置->控制面板->管理工具->服务 停止所有Oracle服务. 2. 开始-->程序-->oracle - OraDb11g_home1--> Universal Installer 3.选择卸载产品 只勾选Oracle

不多说,直接上干货! 环境: windows10系统(64位) 最好先安装jre或jdk(此软件用来打开oracle自带的可视化操作界面,不装也没关系:可以安装plsql,或者直接用命令行操作) Oracle 11g 是仅次于微软的第二大软件公司甲骨文公司开发的一款数据库软件,它适合大型网站(小型网站建议MySql或Sql Server),占用内存比较高,低配置电脑安装请慎重. Oracle Database 11g的官网下载地址:  http://www.oracle.com/technetw

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil

然后看的是机器学习这一块,因为偏理论,可以先看完.其他的实践,再看. http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747761.html “机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P,