# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.linear_model import Ridge,RidgeCV # 读取糖尿病数据集diabetes = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\08\\diabetes.xlsx

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值:另外一步是最大化(M),也就是最大化在 E 步上找到的最大

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末 摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的<云数据库十大经典案例分析>的分享整理而成.罗龙九以MySQL数据库为例,分析了自RDS成立至今,用户在使用RDS过程中最常见的问题,包括:索引.SQL优化.锁.延迟.参数优化.连接数.CPU.Iops.磁盘.内存等.罗龙九通过对十大经典案例的总结,还原问题原貌,给出分析问题的思路,旨在帮助用户在使用

原文地址:http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141177 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的

一.决策树的类型  在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标. 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类

K-Means算法的输入N,K和一个size为N的向量组vector.输出K个两两互不相交的向量组.其本质是将给定的向量组划分成K个类别,使得同类别的向量相似度比较大,而不同类别的向量之间的相似度较小.    比如以下这个图,人肉眼能看出有四个点团,但计算机不知道,为了让计算机明白这一点,可以将点的坐标提取到向量组中,而向量之间的相似度定义为点之间的距离的相反数或者倒数.从而将这些点分开.    实现过程:    (1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;    (2)根据每个聚类对

贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,各自是:Naive Bayes.TAN.BAN和GBN. 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向无环图,图中的每个结点均表示一个随机变量,图中两结点 间若存在着一条弧,则表示这两结点相相应的随机变量是概率相依的,反之则说明这两个随机变量是条件独立的.网络中随意一个结点X 均有一个对应的条件概率表(Con

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法--kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓"物以类聚,人以群分"嘛.k-means是聚类算法中最

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在的关联关系.比如,在著名的购物篮事务(market basket transactions)问题中, TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART. 以前看过关于这些数据挖掘算法,但对背后数学原理未做过多探究,因而借此整理以更深入地理解这些算

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘

原文作者:张甦 来源:http://blog.51cto.com/sumongodb 今天就给大家列举 MySQL 数据库中,最经典的十大错误案例,并附有处理问题的解决思路和方法,希望能给刚入行,或数据库爱好者一些帮助,今后再遇到任何报错,我们都可以很淡定地去处理.学习任何一门技术的同时,其实就是自我修炼的过程.沉下心,尝试去拥抱数据的世界! Top 1:Too many connections(连接数过多,导致连接不上数据库,业务无法正常进行) 问题还原: 解决问题的思路: 1.首先先要考虑在

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓“物以类聚,人以群分”嘛.k-means是聚类算法中最为简单.高

引子 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔,Java implements JavaScript. 当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈.node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃.虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我...),但在Web的江湖,JavaScript可谓风头无两,坐上了头把交椅. 然而,在传统的计算机算法和数据结构领域,大多数专业教材和书籍的默认