监督学习与非监督学习
监督学习与非监督学习
哪些机器学习算法不需要做归一化 哪些机器学习算法不需要做归一化? 概率模型(树形模型)不需要归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF。而像...
包含功能:一个为孕妇打造的APP,基于SVM、RandomForest等算法进行机器学习,目前可根据孕妇年龄身高、体重、空腹血糖OGTT值预测孕妇是否患糖尿病。 若使用中遇到遇到问题, please Issue 本地部署 Androdi Studio...
机器学习算法理论总结+代码实现
目录简介一、监督学习1、决策树(Decision Tree,DT)2、朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian Model,NBM)3、最小二乘法(Least squares)4、逻辑回归(Logistic Regression)5、支持向量机(SVM)6、K最近邻算法...
记录用python实现的机器学习算法
机器学习算法Python实现(知乎)
回归、分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点 2017-05-20 13:56:14 机器学习 数学 3 0 0 在本教程中,作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多,但是它们...
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
决策树
python机器学习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,重新组织已有的知识结构使之不断改善...
2017年全国大学生电子设计大赛I题可见光定位问题,本方法提供一种基于位置指纹的无线定位思路,需要离线构建无线指纹库(信号强度构成的向量与对应位置标签),再用机器学习算法,例如KNN进行定位,由于比赛只允许在...
最近在参加一个分类算法竞赛,也正好整理各个分类机器学习算法的简单介绍,应用场景和优缺点。资源来自网上和自己个人理解。一、逻辑回归模型1、理解逻辑回归模型(LR)逻辑回归是一种分类算法,其原...
Algorithm implementation(机器学习算法实现)
基于python+opencv+tesseract+机器学习算法(kNN和SVM)的验证码识别,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python+opencv+tesseract+机器学习算法...
机器学习算法概述 “机器智能是人类永远需要的一项发明。”— Nick Bostrom. 如果您可以回顾几年前的AI并将其与现在的AI进行比较,您会惊讶地发现AI的发展速度随着时间的增长呈指数级增长。 它已扩展到...
机器学习算法 机器学习算法之使用Python实现PCA算法
机器学习算法 机器学习算法之使用Python实现KMeans算法
SVM算法优缺点、超参数调节、核函数选择、软硬间隔的推导过程 1、SVM算法的优缺点 2、SVM的超参数C如何调节 3、SVM核函数如何选择 4、简述SVM硬间隔推导过程 5、简述SVM软间隔推导过程
LR:logistic regression(逻辑回归) LDA:linear discriminative analysis(线性判别分析) PCA:princical component analysis(主成分分析) EM:expectation maximum SMO:sequential minimal optimal(序列...
是一类很常用的集成学习算法,在多次数据挖掘比赛中获得了优秀的成绩。 在解释GBM时,有很多内容需要提前一并解释了才有助于理解GBM算法。建议阅读此篇内容以前先了解一个Adaboost算法,接下来此文还会给出boosting...
SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面,说明它不在乎细枝末节,所以不容易过拟合,但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 ...
在机器学习领域的一个基本的定理是“没有免费的午餐“,也就是所没有算法能适用于所有的问题。...回归是一种用于连续型数字变量预测和建模的监督学习算法,使用场景包括房地产价格、股价走势或学生成绩等...