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k-means聚类:讲解与实现

2016-03-01 16:08:59

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本文是我学习机器学习后写的第一篇关于机器学习的文章,机器学习和 data science有着很深的渊源

这个 k-means算法,其核心是可以把一堆的数据集归类,让数据说话,例如,把好学生和坏学生归为一类,把好球队和坏球队归为一类,抑或是在银行系统中,将用户的信用归类,能更高效地管理资金借贷,实现信用评级的自动化

本文包括:

  • 分析k-means聚类操作步骤,使用时要注意的地方

  • k-means聚类的python实现

  • 使用k-means聚类的好处和坏处,哪些情况无法使用

data science将会是数据信息时代的金矿,欢迎各位数据爱好者找我沟通学习

机器学习

KNN算法讲解及其实现

2016-03-19 17:27:55

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本文记载了监督学习的KNN算法

  • 讲解KNN算法的基本原理

  • numpy给出了标准例程

  • 给出了一些错误时的处理办法,如归一化等处理手段

KNN算法算是机器学习里面较为简单的算法了,理解简单,但是用途很广,多加利用能做很多事。

机器学习

LOGISTIC REGRESSION的讲解与实现

2016-03-19 18:35:50

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本文讲解了logistic regression的原理和实现,主要内容为:

  • 梯度上升优化算法的原理讲解与实现

  • logistic模型的推倒

  • logistic模型的实战

机器学习

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