Machine Learning：PageRank算法

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Machine Learning:机器学习算法

原文链接:https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/ 摘要机器学习算法分类:监督学习.半监督学习.无监督学习.强化学习基本的机器学习算法:线性回归.支持向量机(SVM).最近邻居(KNN).逻辑回归.决策树.k平均.随机森林.朴素贝叶斯.降维.梯度增强目录监督学习(Supervised learning) 机器学习算法分类机器学习算法大致可以分为: 监督学习 | Supervised learn…

机器学习（Machine Learning）算法总结-K临近算法

一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法属于分类(classification)算法邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 该方法在…

机器学习（Machine Learning）算法总结-决策树

一.机器学习基本概念总结分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量…

Machine Learning：PageRank算法

1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名,又称网页级别.Google左側排名或佩奇排名. 在谷歌主导互联网搜索之前, 多数搜索引擎採用的排序方法, 是以被搜索词语在网页中的出现次数来决定排序--出现次数越多的网页排在越前面. 这个判据不能说毫无道理, 由于用户搜索一个词语. 通常表明对该词语感兴趣. 既然如此, 那该词语在网页中的出现次数越多, 就越有可能表示该网页是用户所须要的. 可惜的是, 这个貌似合理的方法实际上却行不大通. 由于依照这样的方法, 不论什…

【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

K-近邻算法虹膜图片识别实战作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

[Machine Learning] 浅谈LR算法的Cost Function

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用的就是伯努利分布: MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸,这会存在很多局部最优解,而我们更想要代价函数是凸函数: MSE相对于交叉熵而言会加重梯度弥散. 这里着重讨论下后边两条原因. 代价函数为什么要为凸函数…

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Machine Learning 算法可视化实现1 - 线性回归

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————06.k-均值聚类算法（kMeans）学习笔记