t检验和方差分析主要针对于连续变量,秩和检验主要针对有序分类变量,而卡方检验主要针对无序分类变量(也可以用于连续变量,但需要做离散化处理),用途同样非常广泛,基于卡方统计量也衍生出来很多统计方法. 卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法,根据频数值来构造统计量,是一种非参数检验方法.SPSS中在交叉表和非参数检验中,都可调用卡方检验. 卡方检验的主要有两类应用 一.拟合度检验 1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致 此类问题为单变量检验,首先要明确理论次数,这个理论次数是

四.Others部分 技术类 1.http状态码有哪些?分别代表是什么意思? (1).成功2×× 成功处理了请求的状态码.200 服务器已成功处理了请求并提供了请求的网页.204 服务器成功处理了请求,但没有返回任何内容.(2).重定向3×× 每次请求中使用重定向不要超过 5 次.301 请求的网页已永久移动到新位置.当URLs发生变化时,使用301代码. 搜索引擎索引中保存新的URL.302 请求的网页临时移动到新位置.搜索引擎索引中保存原来的URL.304 如果网页自请求者上次请求后没有更新

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-

1 线性回归 回归就是对已知公式的未知参数进行估计.线性回归就是对于多维空间中的样本点,用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹,比如已知公式是y=a∗x+b,未知参数是a和b,利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计.估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值,直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合).也就是给定训练样本,拟合参数的过程,对y= a*x + b来说这就是有一个特征x两个参数a b,多个样本的话比如

我终于开始写我的第一个cocos2d-iphone程序了.纪念一下 额,这是一个悲伤的故事.其实我从开始准备开发iOS已经好久了,从我装上Xcode开始到现在,应该已经有差不多一年的时间了把. 还记得我第一次拿到Mac,我擦类,那个兴奋.结果用了不到半天,拿到专卖店去装了Windows——额,尼玛不会用OS X啊!然后我的整个大一,一直用着Mac上的Windows系统,却一直不知道我的Mac上还有原版的OS X.吴昊在第二个学期开学的时候第一次打开了我的Mac OS X,那是我摆脱小白以后第一次

1.当初你是如何做出选择计算机专业的决定的? 一开始选专业的时候,说实话我很纠结也很迷茫,对我来说,中学时代,似乎就只要考好试,做好题就可以了,对于未来想要做啥并没有那么多的规划和想法,偶尔跟基友畅聊未来的时候也只是不切实际地说想要暴富阿啥的,至于靠啥来暴富,从事什么工作并没有具体的想法.还记得报考志愿的时候,咨询了可多亲戚的建议了,当医生的姑姑不想让我学医说太辛苦了而且要承担很大的压力,当老师的小姨不想让我当教师因为觉得枯燥而且不能暴富,然后在研究所工作从事着IT相关工作的小叔也认为IT或许可

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分

下午于屋中闲居,于是翻开<机器学习实战>一书看了看“k-邻近算法”的内容,并学习了一位很厉害的博主Jack Cui的代码,自己照着码了一遍.在此感谢博主Jack Cui的知识分享. 一.k-邻近算法简介 k-邻近算法作为最简单的机器学习算法之一,其原理也浅显易懂,即:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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. 事实上,k-邻近算法并没有进行数据的训练,而是直接将未知数据与已知数据进行比较的.因此,k-邻近算法不具有显式的学

转自http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[-] 一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建

介绍: 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱.其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤(Memory-based CF)与基于模型的协同过滤技术(Model-based CF).其中基于模型的协同过滤技术中尤为矩阵分解(Matrix Factorization)技术最为普遍和流行,因为它的可扩展性极好并且易

一. 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果 k-近邻算法的一般流程: 收集数据:可以使用爬虫进行数据的收集,也可以使用第三方提供的免费或收费的数据.一般来讲,数据放在txt文本文件中,按照一定的格式进行存储,便于解析及处理. 准备数据:使用Python解析.预处理数据. 分析数据:可以使用很多方法对数据进行分析,例如使用Matplotlib将数据可视化. 测试算法:计算错误率. 使用算法:错误率在可接受范围内,就可以运行k-近邻算法进行分类. 实战内容: 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己

题目描述 小A是一个电影迷,他收集了上百部的电影,打算从中挑出若干部在假期看完.他根据自己的口味和网上的介绍,对每部电影X都打了一个分数vX,表示自己喜欢的程度.这个分数的范围在-1000至1000之间,越大表示越喜欢.小A每看一部电影X,他的体验值就会加上vX. 另外,因为某些电影是组成一个系列的,比如著名的<终结者>系列.<黑客帝国>系列等等,如果小A只看了前一部而没有看后一部的话,他就会觉得不是很爽.准确来讲,对于任意两部不同的电影X,Y,他们可能存在一个依赖值dXY,表示如

问题背景:好吧,文章标题是瞎取得.平常用cmd运行python代码问题不大,我在学习<机器学习实战>这本书时,发现cmd无法运行import numpy as np以及import matplotlib*这条语句,原因是没有安装numpy和matplotlib.虽然用Anaconda的prompt以及Spyder等都可以成功运行,但如何在cmd环境下使用代码中含有numpy和matplotlib代码的文件呢? 至于如何安装,直接给答案: 用pip install numpy和pip insta

P4379 [USACO18OPEN]Lemonade Line 题目描述 这是农场上一个炎热的夏日,Farmer John要给他的 NN 头奶牛发柠檬汽水了!所有的 NN 头奶牛(方便起见,编号为 1 \dots N1…N )都喜欢柠檬汽水,只是有些喜欢的程度更高一些.具体地说,奶牛 ii 为了获得柠檬汽水最多愿意排在w_iwi​ 头奶牛之后.现在所有的 NN 头奶牛都在田里,但是只要Farmer John敲响牛铃,这些奶牛就会立刻赶到FJ的柠檬汽水站.她们会在FJ开始分发柠檬汽水之前到达,但

import PySimpleGUI as sg layout = [ [sg.Text('Enter a Number')], [sg.Input()], [sg.OK()] ] event,(number,) = sg.Window('Enter a number example').Layout(layout).Read() sg.Popup(event,number) ##############下拉选项框######################## layout = [ [sg.T

作者:黄永刚 ML Phase II: 特征工程 第一阶段介绍了机器学习的一个周期,为学习系统获取训练数据,通过有趣的引导设计指标,创建一个服务框架.在有了一个完整系统之后,就进入了第一阶段. 第二阶段有很多比较容易的东西.任务就是将大量丰富的特征搞进系统中.因此,机器学习的第二阶段就是获取尽可能多的特征并将其有意的组合.第二阶段,所有的指标应该任然在提升.很多东西开始开发,很多工程师将一起花费大量的时间处理数据,以便于你能够创建出非常优秀的学习系统. Rule #16: 不要尝试一次做出完美的

一.背景 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的任选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行. 海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所消耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 二.准备数据:数据的解析 在将上

论文:个性化推荐系统的研究进展 发表时间:2009 发表作者:刘建国,周涛,汪秉宏 论文链接:论文链接 本文发表在2009,对经典个性化推荐算法做了基本的介绍,是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章. 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤. 事实上, 它是目前解决信息过载问题最有效的工具 .文中根据推荐算法的不同, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统 , 混合推荐

1 定义数据集导入函数 import numpy as np """ 函数说明:打开并解析文件,对数据进行分类:1 代表不喜欢,2 代表魅力一般,3 代表极具魅力 Parameters: filename - 文件名 Returns: returnMat - 特征矩阵 classLabelVector - 分类Label向量 """ def file2matrix(filename): # 打开文件 fr = open(filename) # 读

KNN项目实战——改进约会网站的配对效果 1.项目背景: 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 2.项目数据  海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行. datingTestSet.txt数据集下载  海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征

秒懂机器学习---k-近邻算法实战 一.总结 一句话总结: k临近算法的核心就是:将训练数据映射成k维空间中的点 1.k临近算法怎么解决实际问题? 构建多维空间:每个特征是一维,合起来组成了一个多维空间 训练数据映射成多维空间的点:每一条训练数据就是多维空间的一个点,我需要找的就是离我测试数据最近的n个点 2.k临近算法怎么做垃圾邮件分类? 常用词表构成多维空间:一个常用词表,这个词表里面的每一个词就是特征,大概6000个词, 训练数据映射成多维空间的点:每一条训练数据都是这个6000维空间的一