#coding=utf-8 from numpy import * def loadSimpleData(): dataMat = matrix([[1. , 2.1], [2. , 1.1], [1.3 , 1.], [1. , 1.], [2. , 1.]]) classLabels = [1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0] return dataMat, classLabels #训练出单个弱分类器,输出预测值 def stumpClassify(dataMatrix,dimen…

机器学习实战笔记-k-近邻算法 目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结 本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算…

1:简单概念描写叙述 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法,这里的弱和强学习算法,指的当然都是分类器,首先我们须要简介几个概念. 1:弱学习器:在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%. 事实上随意的分类器都能够做为弱分类器,比方之前介绍的KNN.决策树.Naïve Bayes.logiostic回归和SVM都能够.这里我们採用的弱分类器是单层决策树,它是一个单节点的决策树. 它是adaboost中最流行的弱分类器,当然并不是唯一可用的弱分类器.即从特征中选择一个特征来进行分类.该特征能…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

近期学习机器学习,找到一本不错的教材<机器学习实战>.特此做这份学习笔记,以供日后翻阅. 机器学习算法分为有监督学习和无监督学习.这本书前两部分介绍的是有监督学习,第三部分介绍的是无监督学习(也称聚类).有监督学习有两种功能,一种是分类(本书第一部分介绍),一种是回归预测(本书第二部分介绍).这样就对这本书的思路有了一个总体把握.本书涉及算法包括:k-近邻算法(KNN).决策树.朴素贝叶斯.Logistic回归.支持向量机(SVM).AdaBoost算法.k-均值聚类算法(k-means).A…

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