对<Python与机器学习实战>一书阅读的记录,对于一些难以理解的地方查阅了资料辅以理解并补充和记录,重新梳理一下感知机和SVM的算法原理,加深记忆. 1.感知机 感知机的基本概念 感知机是运用梯度下降学习过程的最简单的机器学习算法之一,是神经网络和支持向量机的基础.具体提出是由Rosenblatt这个人提出的,具体背景略.这里仅对感知机算法进行介绍: 对于二分类问题,假设一个数据集D={(x1,y1),...,(xN,yN)},存在一个平面(超平面)wx+b=0将数据分成两类,使得: 则称数…

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小…

23个python的机器学习包,从常见的scikit-learn, pylearn2,经典的matlab替代orange, 到最新最酷的Theano(深度学习)和torch 7 (well,其实lua,不过从ipython调用很容易),基本常用的通用python机器学习平台都有了. http://python.memect.com/?tag=machinelearning…

我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题,对数学知识要求很高.因此,对于非学术研究专业的程序员,如果希望能入门机器学习,最好的方向还是从实践触发. 我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助.因此希望以此作为突破口入门机器学习. 我将会记录一个系列的学习与实践记录.记录内容主要参考Youtube中sentdex发布的视频,有兴趣的读者可以自己FQ到油管看一下. 下面介绍一下我将如何通过Python入门机器学习. 学习Python基本语法 首先我在Python官网找到入门教程,快速过了一…

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工程师(fu…

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…

Windows+Python+anaconda机器学习安装及环境配置步骤 1. 下载安装python3.6以上版本(包含pip,不用自己安装)2. 直接下载安装pycharm安装包(用于编写python)3. 直接下载安装anaconda安装包(包含numpy,sklearn,省去python配置numpy,sklearn包环境) ##测试anaconda环境(如果觉得安装没问题可以不测试)##配置anaconda环境变量eg:;F:\Anaconda3;F:\Anaconda3\Library…

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41223147 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,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Q…

Python开源机器学习框架:Scikit-learn入门指南. Scikit-learn的六大功能 Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理. 分类是指识别给定对象的所属类别,属于监督学习的范畴,最常见的应用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等.目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经网络等等. 需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支…

沉淀再出发:使用python进行机器学习 一.前言 使用python进行学习运算和机器学习是非常方便的,因为其中有很多的库函数可以使用,同样的python自身语言的特点也非常利于程序的编写和使用. 二.几个简单的例子 2.1.使用python实现KNN算法 ######################################### # kNN: k Nearest Neighbors # Input: newInput: vector to compare to existing dat…