【專欄】- 《機器學習實戰》筆記

阿新 • • 發佈：2019-01-18

機器學習是人工智慧研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大資料時代背景下，捕獲資料並從中獲取有價值的資訊或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的領域越來越為人們所矚目。

作者：張旭編輯：欒志勇零全篇概述：LBP(Local Binary Pattern)演算法是一種

機器學習理論與Python實現注重理論與實踐的結合。從演算法原理出發，由淺入深，詳細介紹演算法的理論，並配合目前流行的Python語言，實現每一個演算法，以加強對機器學習演算法理論的理解、增強實際的演算法實踐能力，最終達到熟練掌

一，引言　　前兩章的KNN分類演算法和決策樹分類演算法最終都是預測出例項的確定的分類結果，但是，有時候分類器會產生錯誤結果；本章要學的樸素貝葉斯分類演算法則是給出一個最優的猜測結果，同時給出猜測的概率估計值。 1 準備知識：條件概率公式相信學過概率論的同學對於概

深度學習實戰演練深度學習（deep learning）是機器學習的分支，是一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法。專題主編：https://www.jianshu.com/u

TensorFlow學習筆記學習深度學習時候的一些筆記、經驗與感想之類的，方便自己學習途中翻閱，也分享給別人，少踩一些坑不是。很多東西學過去之後想全部記住也記不住，只要知道這個東西它都能實現些什麼功能能幹些什麼事就夠了，在寫程式

Java學習筆記經典例題在校期間，記錄在一家培訓機構學習Android期間的JAVA筆記經典例題部落格專欄。歡迎大家互相交流學習。

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SpringMVC學習筆記 Spring 框架提供了構建 Web 應用程式的全功能 MVC 模組。它相較於Struts2更加輕量、靈活、易上手，是當今主流的Java Web開發框架。本專欄從基礎開始記錄SpringMVC的學習過程

MongoDB學習筆記該專欄用於我在學習MongoDB時學習的一系列知識點，在每篇博文裡面都會我我自己寫的嘗試以及對知識點的理解與註釋，用於輔助學習

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決策樹的優點：計算的複雜度不高，輸出的結果易於理解，對中間值的確實不敏感，可以處理不相關的特徵資料決策樹的缺點：可能會產生過度匹配的問題。其本質的思想是通過尋找區分度最好的特徵（屬性），用於支援分類規則的制定。那麼哪些特徵是區分度好的，哪些特徵是區分度壞的呢？換句話說

apriori 一個 python 系列 k-均值聚類思路機器學習實戰 st算法 apr 寫在前面：這一個多月都在學習python,從python3基礎、python爬蟲、python數據挖掘與數據分析都有接觸，最近看到一本機器學習的書（主要是學習相關算法）於是就打算

最終而是類別頻率 n) 簡單因此當前要素 K近鄰算法（KNN） k近鄰算法 ??k近鄰(k-nearest neighbor,KNN)是一種基本的分類與回歸算法。於1968年由Cover和Hart提出。k近鄰的輸入是實例的特征向量，對應於特征空間的點；輸出為實

bootstra c4.5 enc letter 當下重要 dial 最大 local http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2168911/ 1、監督式學習工作機制：這個算法由一個目標變量或結果變量（或因變量）組成。這

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S1 統計學習的基本假設是同類資料具有一定的統計規律性特徵空間(featrure space)的每一維對應於一個特徵。有時假設輸入空間與特徵空間為相同空間，對他們不予區分。有時假設輸入空間與特徵空間為不同的空間，將例項從輸入空間對映到特徵空間。模型實際上都是定義在特徵空間上的。

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