梯度提升: from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gb=GradientBoostingClassifier(random_state=0) gb.fit(x_train,y_train) print("Accuracy on training set:{:.3f}".format(gb.score(x_train,y_train))) print("Accuracy on test set:{:.3f

数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.{IsotonicRegression, LinearRe

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

机器学习常见算法简介 - 原文链接:http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/ 应该使用哪种机器学习算法? 很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标. 不要使用最复杂的算法,除非其结果值得付出昂贵的开销和资源. 这里给出了一些最常见的算法,按使用简单程度排序. 1. 决策树(DT,Decision Trees) 在进行逐步应答过程中,典型的决策树分析会

一.ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益.它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值不同进入新的IF结构的statement,直到到达叶子节点,找到它所属的“分类”标签. 它的流程图是一课无法保证平衡的多叉树,每一个父节点都是一个判断模块,通过判断,当前的向量会进入它的某一个子节点中,这个子节点

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

使用机器学习排序算法LambdaMART有一段时间了,但一直没有真正弄清楚算法中的所有细节. 学习过程中细读了两篇不错的博文,推荐给大家: 梯度提升树(GBDT)原理小结 徐博From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 但经过一番搜寻之后发现,目前网上并没有一篇透彻讲解该算法的文章,所以希望这篇文章能够达到此目的. 本文主要参考微软研究院2010年发表的文章From RankNet to LambdaRank to LambdaMA

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy

http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine 摘要:支持向量机(SVM)已经成为一种非常受欢迎的算法.本文主要阐述了SVM是如何进行工作的,同时也给出了使用Python Scikits库的几个示例.SVM作为一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,还使用了kernel trick技术进行数据的转换,再根据转换信息在可能的输出之中找到一个最优的边界. [CSDN报道]支持向量机(Support

一.前言 1.ocr概述 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转

一.KNN概述 K-(最)近邻算法KNN(k-Nearest Neighbor)是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.它具有精度高.对异常值不敏感的优点,适合用来处理离散的数值型数据,但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度,需要大量的计算(距离计算). 它的工作原理是:如果已经给定一个带有标签(分类)的数据集(训练集),对于每一个给定的没有标签(分类)的新向量,通过计算该向量与训练集中的每一个向量的距离, 选择前k个最小的距离,在k个距离中出现次数最多的标签(分类)则是新向量的标签(分类).

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断,混合高斯模型GMM,基于概率统计的pLSA模型. EM算法概述(原文) 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参

Python3入门机器学习经典算法与应用 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把python学好,下

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样

前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值,是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结,上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表,利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测,并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性,有兴趣的同学可以点击查看,但是上篇文章的能给出的只是一个描述趋势的折线图,从图中我们能分析出的知识也只能通过语言描述,而这里面缺少更确切的数据支撑,作为一个凡事以数据说话的年代显然这是不够的,本篇我们将根据上一篇的预