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通用文件處理：import numpy as np //文件名和文件中每行的分隔符 def loadDataSet(fileName,dotSplit): &n
上一節(jié)我們介紹了監(jiān)督學習的整體框架和基本的要點，按照總分的思考方式，接下來我們要分別介紹相應的一些算法了。今天這節(jié)我們來看看貝葉斯定理在機器學習中的應用。本章要點如下：1. 貝葉斯定理；2. 分類中的
本質(zhì)上lightgbm和xgboost都是基于分類回歸樹集成的學習算法，所以他們也會有一些先天缺陷： 當訓練數(shù)據(jù)的特征都集中在一個區(qū)間內(nèi)，而測試數(shù)據(jù)偏離該區(qū)間較大時會出現(xiàn)不能擬合的情況，根本原因是因為
KNN算法實現(xiàn)：提取文本：import numpy as np //提取文本 def loadDataSet(fileName): &
不懂10行代碼實現(xiàn)機器學習的案例分析？其實想解決這個問題也不難，下面讓小編帶著大家一起學習怎么去解決，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。開始小強會去看電影嗎？如花，小倩，小明和小強，他們是好基友，經(jīng)常
在統(tǒng)計學中，線性回歸（Linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數(shù)對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析維基百科。簡單線性回歸當只有一個自變量的時候，成為
這個問題大多數(shù)新的機器人專家在他們的職業(yè)生涯中至少會思考一次。不幸的是，這也是一個沒有直接答案的問題。如果你在 Stack Overflow、Quora、Trossen、Reddit 或 Resear
由于工作的關系，開始接觸機器學習這個技術領域，雖然自己的工作看似和機器學習關系不大，但是利用機器學習進行大數(shù)據(jù)的分析卻是至關重要的。因此從今天開始自己再開始一個關
推薦書：數(shù)據(jù)挖掘：實用機器學習數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術 韓家偉著；細讀+后面的引用文章；機器學習實戰(zhàn)（python）；機器學習實用案例解析（R語言）；神經(jīng)網(wǎng)絡與機器學習 simon
前言：最近在研究機器學習，過程中的心得體會會記錄到blog里，文章與代碼均為原創(chuàng)。會不定期龜速更新，注意這不是正式的教程，因為本人也是初學者，但是估計C#版本的代碼能幫到一些剛入門的同學去理解復雜的公
