Python KNN分类算法学习

本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、KNN分类算法 KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors C

机器学习常见算法分类汇总

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困

机器学习—常见算法分类

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 (1)简述分类与聚类的联系与区别。 联系：两者都是对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找它最近的点，即二者都用到了NN算法。 区别： 分类：从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的监督学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对 ...

python实现决策树分类算法

本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。

Python决策树分类算法学习

从这一章开始进入正式的算法学习。 首先我们学习经典而有效的分类算法：决策树分类算法。 1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法

人工智能-机器学习-算法-分类算法：决策树与随机森林算法

一、决策树1、决策树概念决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一...

《Python机器学习》笔记---第二章：机器学习分类算法

知识点1：Python zip()函数原文demodef fit(self,X,y): self.w_ = np.zeros(1+X.shape[1]) self.errors_ = [] for _ in range(self.epoch): ...

基于Pytorch简单的sotfmax分类算法实现

使用pytorch搭建简单的softmax分类网络目的一个简单的softmax模型的实现目的之前一段时间有很多次想学习深度学习内容，但很多次都失败了。分析其中的一个原因就是每次都陷入某一个定理或公式的推导中，当受挫了就放弃了。下次就又卡在相同的地方了，导致自己每次看都觉得自己搞不定这个。现在，换一个...

朴素贝叶斯分类算法（matlab实现）

一、原理：对于两个事件A，B而言，事件发生的概率记为P（A）、P（B）。事件A发生的前提下，事件B发生的概率为： 事件B发生的前提下，事件A发生的概率为：由此可得事件AB同时发生的概率为： 从而推导出贝叶斯公式： 在已知的一个数据集中，决策变量为x1, x2, x3......，目标量是y，就能够引...

分类算法-随机森林

分类算法-随机森林 (Classification Algorithms - Random Forest)Advertisements广告 Previous Page上一页Next Page  下一页 介绍 (Introduction)Random forest is a supervised l...

机器学习实践之集成方法（随机森林和AdaBoost元算法提高分类性能）

    本文根据最近学习机器学习书籍网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。               （未添加文章标签，特此补上，2018.1.14记。）一、概述1、概念理解       集成学习方法是指组合多个模型，以获得更好的效果，...