最近的关键字:分类算法,outlier detection, machine learning 简介: 此文将 k-means,decision tree,random forest,SVM(support vector mechine),人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN )这几种常见的算法 apply 在同一个数据集 spam,看各种方法预测错误率,或准确率,旨在追求预测准确性,辨识出这几种方法的实用性,对背后的理论依据,大量的数学公式,不作讨论(能…

一.决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序.无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的 内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论. 主要的决策树算法有ID3.C4.5(C5.0).CART.PUBLIC.SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术.生…

本文简要介绍了Newton-Raphson方法及其R语言实现并给出几道练习题供参考使用. 下载PDF格式文档(Academia.edu) Newton-Raphson Method Let $f(x)$ be a differentiable function and let $a_0$ be a guess for a solution to the equation $$f(x)=0$$ We can product a sequence of points $x=a_0, a_1, a_2…

实验简介 本次课程学习了Mahout 的 Bayes 分类算法. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名 shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux 命令行终端,打开后会进入 Bash 环境,可以使用 Linux 命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的 HTML/JS 页面即可: GVim:非常好用的编辑器,最简单的用…

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说…

摘要:这篇文章将详细讲解自然语言处理过程,基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,并进行了各种分类算法(SVM.RF.LR.Boosting)对比 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类(含详细的NLP数据清洗)>,作者: eastmount. 在数据分析和数据挖掘中,通常需要经历前期准备.数据爬取.数据预处理.数据分析.数据可视化.评估分析等步骤,而数据分析之前的工作几乎要花费数据工程师近一半的工作时间,其中的数据预处理也将直接影响后续模型…

最近在读<R语言与网站分析>,书中对分类.聚类算法的讲解通俗易懂,和数据挖掘理论一起看的话,有很好的参照效果. 然而,这么好的讲解,作者居然没提供对应的数据集.手痒之余,我自己动手整理了一个可用于分类算法的数据集(下载链接:csdn下载频道搜索“R语言与网站分析:数据集样例及分类算法实现”),并用R语言实现了朴素贝叶斯.SVM和人工神经网络分类. 数据集记录的是泰坦尼克号乘客的存活情况.数据集包括乘客的等级(class).年龄(age).性别(sex)和存活情况(survive),最终希望通过…

R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林,新数据的分类结果按照决策树投票多少形成的分数而定. 通俗的理解为由许多棵决策树组成的森林,而每个样本需要经过每棵树进行预测,然后根据所有决策树的预测结果最后来确定整个随机森林的预测结果.随机森林中的每一颗决策树都为二叉树,其生成遵循自顶向下的递归分裂原则,即从根节点开始依次对训练集…

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言 本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人…

前言 假如你想到某个在线约会网站寻找约会对象,那么你很可能将该约会网站的所有用户归为三类: 1. 不喜欢的 2. 有点魅力的 3. 很有魅力的 你如何决定某个用户属于上述的哪一类呢?想必你会分析用户的信息来得到结论,比如该用户 "每年获得的飞行常客里程数","玩网游所消耗的时间比","每年消耗的冰淇淋公升数". 使用机器学习的K-近邻算法,可以帮助你在获取到用户的这三个信息后(或者更多信息 方法同理),自动帮助你对该用户进行分类,多方便呀! 本文…