最近事情无比之多,换了工作.组队参加了一个比赛.和朋友搞了一些小项目,公号荒废许久.坚持是多么重要,又是多么艰难,目前事情都告一段落,我们继续100天搞定机器学习系列.想要继续做这个是因为,一方面在具体应用中,发现很多之前遗漏的点,可以在这里查漏补缺,巩固知识点.另一方面,也是想大家一起打卡学习,一起探讨. 那么,继续学习.      本算法很简单,day7,原文作者仅简单介绍了kNN算法.   01k-NN算法   K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是数据挖掘分类技术中最…

[如何正确使用「K均值聚类」? 1.k均值聚类模型 给定样本,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类.用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数. 2.k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数. 首先,计算样本之间的距离,这里选欧氏距离平方. 然后定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数 其中为第l个类的均值或中心 ,是指示函数,取值1或…

机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择.Day11,通过一个案例实现该算法.   第一步:导入相关库 import n…

机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择.Day8,作者转回之前的逻辑回归内容,推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章. 身处墙内,这个链接无法打开.不过也不用跳墙看原文,找了一下,发现已有博主翻译过…

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归100天搞定机器学习|Day7 K-NN100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机100天搞定机器学习|Day11 实现KNN100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯100天搞定机器学习|Day16 通过内核技…

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