我们有一个必须在n个城市之间旅行的推销员.他不在乎什么顺序.他最先或最后访问的城市除外.他唯一关心的是他会去拜访每一个人,每个城市只有一次,最后一站是他得家. 每个城市都是一个节点,每个节点通过一条边与其他封闭节点相连(可以将其想象成公路.飞机.火车.汽车等) 每个连接都有一个或多个权值与之相关,我们称之为成本. 成本描述了沿着该连接旅行的困难程度,如机票成本.汽车所需的汽油量等. 他的首要任务是尽可能降低成本和旅行距离. 对于那些学过或熟悉图论的人,希望你们还记得无向加权图. 城市是顶点,路径…

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…

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…

一.安装Python 1.下载安装python3.6 https://www.python.org/getit/ 2.配置环境变量(2个) 略...... 二.安装Python算法库 安装顺序:NumPy -> SciPy -> Matplotlib -> Scikit-Learn NumPy( Numberical Python )是一个开源的python科学计算库. 可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该…

流失预测是个重要的业务,通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失.虽然最初在电信行业使用,但它已经成为银行,互联网服务提供商,保险公司和其他垂直行业的通用业务. 预测过程是大规模数据的驱动,并且经常结合使用先进的机器学习技术.在本篇文章中,我们将看到通常使用的哪些类型客户数据,对数据进行一些初步分析,并生成流失预测模型 - 所有这些都是通过Spark及其机器学习框架来完成的. 使用数据科学更好地理解和预测客户行为是一个迭代过程,其中涉及: 1.发现和模型创建: 分析历史数据.…

贝叶斯定理-执行数据分析解决肇事逃逸之谜 ​ 在这一章中,我们将: 应用著名的贝叶斯定理来解决计算机科学中的一个非常著名的问题. 向您展示如何使用贝叶斯定理和朴素贝叶斯来绘制数据,从真值表中发现异常值等等 贝叶斯定理概况 当我们使用贝叶斯定理的时候,我们是在测量一件事发生的概论程度: ​ 上式表示在给定事件B的情况下事件A发生的概率. 概率通常被量化为0和1之间的一个数,包括这两者;0表示不可能,1表示绝对肯定.概率越大,确定性越大.掷骰子得到6的概率和掷硬币得到正面的概率这两个例子你们肯定很熟…

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/wangzhenyao1994/p/10223666.html 文章发表的另一个地址:https://blog.csdn.net/wyz19940328/article/details/85700819 目前国内关于机器学习的内容多是Python或者Go或者C++的,.NET平台下的多是使用封装好的工具包,而几乎没有关于如何使用C#实现的内容.目前有翻译版本的NET平台下的机器学习的书籍,不过却是F#语言的,没有C#. 目录 1.机…

在本章中,我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中. 在这一章中,我们将讨论: 面部检测 动态检测 将检测添加到应用程序中 面部检测 人脸检测,是人脸识别的第一部分.如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸,那么你将永远无法识别那是谁的脸. 首先让我们看一张我们的应用程序截图: 上图中,通过摄像头我们已经捕获到一张图像,接下来启用面部跟踪,看看会发生什么: 物体面部特征正在被追踪.我们在物体周围看到的是面部追踪器(白色线框…

决策树 要使决策树完整而有效,它必须包含所有的可能性.事件序列也必须提供,并且是互斥的,这意味着如果一个事件发生,另一个就不能发生. 决策树是监督机器学习的一种形式,因为我们必须解释输入和输出应该是什么.有决策节点和叶子.叶子是决策,不管是否是最终决策,节点是决策分裂发生的地方. 虽然有很多算法可供我们使用,但我们将使用迭代二分法(ID3)算法. 在每个递归步骤中,根据一个标准(信息增益.增益比等)选择对我们正在处理的输入集进行最佳分类的属性. 这里必须指出的是,无论我们使用什么算法,都不能保证…

我们都听说过深度学习,但是有多少人知道深度信念网络是什么?让我们从本章开始回答这个问题.深度信念网络是一种非常先进的机器学习形式,其意义正在迅速演变.作为一名机器学习开发人员,对这个概念有一定的了解是很重要的,这样当您遇到它或它遇到您时就会很熟悉它! 在机器学习中,深度信念网络在技术上是一个深度神经网络.我们应该指出,深度的含义,当涉及到深度学习或深度信念时,意味着网络是由多层(隐藏的单位)组成的.在深度信念网络中,这些连接在一层内的每个神经元之间,而不是在不同的层之间.一个深度信念网络可以被训…