一些概念 相关系数:衡量两组数据相关性 决定系数:(R2值)大概意思就是这个回归方程能解释百分之多少的真实值. Kmeans聚类大致就是选择K个中心点.不断遍历更新中心点的位置.离哪个中心点近就属于哪一类.中心点的更新取此类的平均点. 优点:速度快,原理简单 缺点:最终结果与初始点选择有段,容易陷入局部最优.并且还要提前知道K值 代码 import numpy as np def kmeans(X,k,maxIt): numPoints,numDim= X.shape dataSet=np.ze…

关键词: 输入层(Input layer).隐藏层(Hidden layer).输出层(Output layer) 理论上如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,神经网络可以模拟出任何方程.隐藏层多的时候就是深度学习啦 没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层,可以根据实验测试的误差以及准确度来实验测试并改进. 交叉验证方法(cross -validation):把样本分为K份,取一份为测试集,其他为训练集.共取K次,然后取其平均值 BP的步骤 1.初始化权重(weight)以及偏向(bias),随…

KNN(K Nearest Neighbor) 还是先记几个关键公式 距离:一般用Euclidean distance   E(x,y)√∑(xi-yi)2 .名字这么高大上,就是初中学的两点间的距离嘛. 还有其他距离的衡量公式,余弦值(cos),相关度(correlation) 曼哈顿距离(manhatann distance).我觉得针对于KNN算法还是Euclidean distance最好,最直观. 然后就选择最近的K个点.根据投票原则分类出结果. 首先利用sklearn自带的的iris…

SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个.怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法. 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理.还得继续深入学习理解呢. 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开.使边际(margin)最大.如果把超平面定义为w*x+b=0.那么超平面距离任意一个支持向量的距离就是1/||w||.(||w||是w的范数,也就是√w*w’) SVM就是解决 这个优化问题.再经过拉格朗日公式和KKT条件等数学运算求解得到一…

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考…

引文: k均值算法是一种聚类算法.所谓聚类.他是一种无监督学习,将类似的对象归到同一个蔟中.蔟内的对象越类似,聚类的效果越好. 聚类和分类最大的不同在于.分类的目标事先已知.而聚类则不一样. 由于其产生的结果和分类同样,而仅仅是类别没有预先定义. 算法的目的: 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) Github源代码:K-Means聚类python实现 K-均值聚类 长处:easy实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛较慢…

今天介绍机器学习里常见的一种无监督聚类算法,K-means.我们先来考虑在一个高维空间的一组数据集,S={x1,x2,...,xN}" role="presentation" style="position: relative;">S={x1,x2,...,xN}S={x1,x2,...,xN}, x∈RD" role="presentation" style="position: relative;"…

本文来自同步博客. 前面几篇文章介绍了回归或分类的几个算法,它们的共同点是训练数据包含了输出结果,要求算法能够通过训练数据掌握规律,用于预测新输入数据的输出值.因此,回归算法或分类算法被称之为监督学习(Supervised Learning). 本篇文章将接触有别于监督学习的另一类机器学习算法——无监督学习(Unsupervised Learning).无监督学习是寻找缺乏标准答案的输入数据的规律.其中聚类算法是无监督学习主要的分支.今天介绍的K-Means算法就是聚类算法的其中一种比较常见的算…

本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等.最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等.K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的.今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现.其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单:2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上. 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clu…

初始目的 将样本分成K个类,其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y,然后利用隐含类别将x归类.由于我们事先不知道类别y,那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧,但是怎么知道假定的对不对呢?怎样评价假定的好不好呢? 我们使用样本的极大似然估计来度量,这里就是x和y的联合分布P(x,y)了.如果找到的y能够使P(x,y)最大,那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了,x顺手就聚类了.但是我们第一次指定的y不一定会让P(x,y)最大,而且P(x,y)还依赖于其他未知参数,当然在给定y的情况下,我们可以调…