教你用Python实现简单监督学习算法 监督学习作为运用最广泛的机器学习方法,一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段.即便是在无监督学习兴起的近日,监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙. 这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白. 当然了,如果你已经熟练掌握监督学习,也不妨快速浏览这篇教程,检验一下自己的理解程度~ 什么是监督学习? 在监督学习中,我们首先导入包含有训练属性和目标属性的数据集.监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之间的关系,然后将学习到的关系对新样本(未被标记的样本…

算法 递归两个特点: 调用自身 有穷调用 计算规模越来越小,直至最后结束 用装饰器修饰一个递归函数时会出现问题,这个问题产生的原因是递归的函数也不停的使用装饰器.解决方法是,只让装饰器调用一次即可,那么可以出创建一个新的普通函数,执行一下递归函数,并放回递归函数的返回值,给这个普通函数加上装饰器即可. 尾递归和正常循环时间复杂度相同,尾递归:每次递归尾部return递归函数 算法关键: 有序区和无序区,随着算法的推进,有序区越来越大,无序区越来越小,直至消失,完成排序 代码: import ra…

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 前言:让我的电脑认识我 我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 01 首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分…

简单的算法题, Find Minimum in Rotated Sorted Array 的Python实现. 题目: Suppose a sorted array is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2). Find the minimum element. You may assume no duplicate exists in t…

手把手教你吧Python应用到实际开发 不再空谈悟法☝☝☝ 想用python做机器学习吗,是不是在为从哪开始挠头?这里我假定你是新手,这篇文章里咱们一起用Python完成第一个机器学习项目.我会手把手教你以下内容: 下载python,numpy,SciPy之类软件并安装,这些是python里机器学习方面最有用的软件包. 加载一个数据集,通过统计摘要(statistical summaries)和数据可视化来了解数据集的结构. 创建6个机器学习模型,选择这里边最好的,然后介绍通过何种方法来确定选出…

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一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 …

接下来一段时间开启脉冲神经网络模型的探索之旅.脉冲神经网络有更强的生物学基础,尽可能地模拟生物神经元之间的连接和通信方式.其潜在能力较强,值得踏进一步探索. 构建脉冲神经网络模型,至少需要考虑三点:1. 外界刺激编码2. 构建神经元模型3. 制定学习规则 外界刺激的编码方式主要有Rate Coding和Temporal Coding等,这里不在细述.而Hodgkin和Huxley两位研究员早在1952年就提出了第一个神经元模型:HH[1].随后陆续有各种神经元模型被提出,其中具有代表性的为Izh…

本文仅对常见的无监督学习算法进行了简单讲述,其他的如自动编码器,受限玻尔兹曼机用于无监督学习,神经网络用于无监督学习等未包括.同时虽然整体上分为了聚类和降维两大类,但实际上这两类并非完全正交,很多地方可以相互转化,还有一些变种的算法既有聚类功能又有降维功能,一些新出现的和尚在开发创造中的无监督学习算法正在打破聚类和降维的类别划分.另外因时间原因,可能有个别小错误,如有发现还望指出. 一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了.…

Python机器学习 学习意味着通过学习或经验获得知识或技能.基于此,我们可以定义机器学习(ML)如下 - 它可以被定义为计算机科学领域,更具体地说是人工智能的应用,其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力. 基本上,机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预.现在问题是如何开始和完成这种学习?它可以从数据的观察开始.数据可以是一些示例,指令或一些直接经验.然后在此输入的基础上,通过查找数据中的某些模式,机器可以做出更好的决策. 机器学习类型(ML) 机器学习算法帮…