Python3入门机器学习--经典算法与应用|Python3机器学习

Python3入门机器学习--经典算法与应用
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使用scikit-learn内置的大量数据集，结合实际项目，让你不仅懂算法更会用算法；使用机器学习算法进行图像去噪，让你认识一个不一样的机器学习世界；分类任务使用世界著名的MNIST数据集，实际解决手写识别问题；从人物头像照片到“特征脸”甚至涉及人脸识别基础。

学习对象：
1、为初学者量身设计的课程
2、为数学基础相对薄弱的同学
3、算法理论与实际项目相结合
4、让你懂算法更会用算法
5、手把手指导编程教学
6、授人以渔也授人以鱼

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时间： 2024-10-10 01:03:01

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Python3入门机器学习经典算法与应用学习 资源

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Pyhon3实现机器学习经典算法（一）KNN

一.KNN概述 K-(最)近邻算法KNN(k-Nearest Neighbor)是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.它具有精度高.对异常值不敏感的优点,适合用来处理离散的数值型数据,但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度,需要大量的计算(距离计算). 它的工作原理是:如果已经给定一个带有标签(分类)的数据集(训练集),对于每一个给定的没有标签(分类)的新向量,通过计算该向量与训练集中的每一个向量的距离, 选择前k个最小的距离,在k个距离中出现次数最多的标签(分类)则是新向量的标签(分类).

机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法

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机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用

摘要: 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型:当各特征相关性较小时,朴素贝叶斯分类性能最为良好.另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的,因此特别适于分布式计算.本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学

机器学习经典算法具体解释及Python实现--K近邻(KNN)算法

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法

摘要 聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类.说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的--将相同.相似.相近.相关的对象实例聚成一类的过程.机器学习中常见的聚类算法包括 k-Means算法.期望最大化算法(Expectation Maximization,EM,参考"EM算法原理").谱聚类算法(参考机器学习算法复习-谱聚类)以及人工神经网络算法