机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记

机器学习十大算法之一:EM算法.能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂.简单在于它的思想,简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能,复杂在于它的数学推理涉及到比

文章来源:https://www.dezyre.com/article/top-10-machine-learning-algorithms/202 本人自行翻译,如有错误,还请指出.后续会继续补充实例及代码实现. 3.机器学习算法概述 3.1 朴素贝叶斯分类器算法 手动分类网页,文档,电子邮件或任何其他冗长的文本注释将是困难且实际上不可能的. 这是朴素贝叶斯分类器机器学习算法来解决. 分类器是从可用类别之一分配总体的元素值的函数. 例如,垃圾邮件过滤是朴素贝叶斯分类器算法的流行应用程序. 此处

文章来源:https://www.dezyre.com/article/top-10-machine-learning-algorithms/202 本人自行翻译,如有错误,还请指出.后续会继续补充实例及代码实现. 根据最近的一项研究,在未来10年,机器学习算法将取代全球25%的工作机会. 随着大数据的快速增长和编程工具(如Python和R-machine学习)的可用性正在成为数据科学家的主流存在. 机器学习应用程序是高度自动化和自修改,随着时间的推移,随着他们学习更多的数据,最小的人工干预.

轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普. 以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过

机器学习十大常用算法小结 机器学习十大常用算法小结 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个

[算法模型]轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识.没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题).以后有机会再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问.这些问题是根据已有数据学

大数据时代 数据挖掘十大经典算法 不不过选中的十大算法,事实上參加评选的18种算法.实际上随便拿出一种来都能够称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响. 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的长处.并在下面几方面对ID3算法进行了改进: 1)用信息增益率来选择属性.克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2)在树构造过程中进行剪枝: 3)可以完毕对连续属性的离散化处理. 4)可以对不

在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上(ICDM, International Conference on Data Mining),与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法( top 10 data mining algorithms ),可以参见文献[1].本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括: [1] k-means算法(http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824) [2] 支持向量机SVM