机器学习算法

监督学习

KNN K近邻算法

def classify0(inX, dataSet, labels, k):    dataSetSize = dataSet.shape[0]    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet    sqDiffMat = diffMat**2    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)    distances = sqDistances**0.5    sortedDistIndicies = distances.argsort()         classCount={}              for i in range(k):        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)    return sortedClassCount[0][0]
时间： 2024-08-08 13:56:25

机器学习算法的相关文章

利用机器学习算法寻找网页的缩略图

博客中的文章均为meelo原创,请务必以链接形式注明本文地址 描述一个网页 现在的世界处于一个信息爆炸的时代.微信.微博.新闻网站,每天人们在大海捞针的信息海洋里挑选自己感兴趣的信息.我们是如何判断哪条信息可能会感兴趣?回想一下,你会发现是标题.摘要和缩略图.通过标题.摘要和缩略图,就能够很好地猜测到网页的内容.打开百度搜索引擎,随便搜索一个关键字,每一条搜索结果也正是这三要素构成的. 那么一个自然的问题是搜索引擎是如何找到网页的标题.摘要和缩略图的呢. 寻找网页的标题其实是一个非常简单的问题.

机器学习系列(9)_机器学习算法一览（附Python和R代码）

本文资源翻译@酒酒Angie:伊利诺伊大学香槟分校统计学同学,大四在读,即将开始计算机的研究生学习.希望认识更多喜欢大数据和机器学习的朋友,互相交流学习. 内容校正调整:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年4月 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51192086 声明:版权所有,转载请联系作者并注

简单易学的机器学习算法——AdaBoost

一.集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法,随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法,在Bagging方法中,主要通过对训练数据集进行随机采样,以重新组合成不同的数据集,利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习,得到一系列的预测结果,对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测.AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法.

【机器学习算法-python实现】采样算法的简单实现

1.背景 采样算法是机器学习中比较常用,也比较容易实现的(出去分层采样).常用的采样算法有以下几种(来自百度知道): 一.单纯随机抽样(simple random sampling) 将调查总体全部观察单位编号,再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本. 优点:操作简单,均数.率及相应的标准误计算简单. 缺点:总体较大时,难以一一编号. 二.系统抽样(systematic sampling) 又称机械抽样.等距抽样,即先将总体的观察单位按某一顺序号分成n个部分,再从第一部分随机抽取第k

【机器学习算法-python实现】矩阵去噪以及归一化

1.背景 项目需要,打算用python实现矩阵的去噪和归一化.用numpy这些数学库没有找到很理想的函数,所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法,效率有点低,不过还能用,大家如果有需要可以拿去. (1)去噪算法:根据概率论的知识,如果一组数据服从正态分布,我们设均值是n,方差是v,那么对于每个离散数值有百分之九十二以上的概率会在(n-3*v,n+3*v)的区间内.所以这里的去噪功能主要是实现如果超出了区间就将这个值标记为区间所能容忍最大值. (2)归一化:找到输入队列最大值max,最

机器学习算法之旅

在理解了我们须要解决的机器学习问题之后,我们能够思考一下我们须要收集什么数据以及我们能够用什么算法.本文我们会过一遍最流行的机器学习算法,大致了解哪些方法可用,非常有帮助. 机器学习领域有非常多算法,然后每种算法又有非常多延伸,所以对于一个特定问题,怎样确定一个正确的算法是非常困难的.本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法. 学习方式 依据怎样处理经验.环境或者不论什么我们称之为输入的数据,算法分为不同种类.机器学习和人工智能课本通常先考虑算法能够适应的学习方式. 这里仅仅讨论几个基

【机器学习算法-python实现】协同过滤（cf）的三种方法实现

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统常用的一种方法.cf的主要思想就是找出物品相似度高的归为一类进行推荐.cf又分为icf和ucf.icf指的是item collaborative filtering,是将商品进行分析推荐.同理ucf的u指的是user,他是找出知趣相似的人,进行推荐.通常来讲icf的准确率可能会高一些,通过这次参加天猫大数据比赛,我觉得只有在数据量非

机器学习算法总结--SVM

简介 SVM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,即支持向量机的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.或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的. 训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机,又称为硬间隔支持向量机:训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机,也称为软间隔支持向量机

【转】常见面试之机器学习算法思想简单梳理

转:http://www.chinakdd.com/article-oyU85v018dQL0Iu.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内

【R】如何确定最适合数据集的机器学习算法 - 雪晴数据网

[R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 发布时间: 2016-02-25 阅读数: 199 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为