机器学习

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第6天，点击查看活动详情 【实验目的】 1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Log

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第5天，点击查看活动详情 【实验目的】 1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Log

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第4天，点击查看活动详情 【实验目的】 1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Log

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情。 神经网络 常见术语与名词 训练、Epoch、Batch Size、Step、评估 深度学习的分类 有监督

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 决策树分类算法分析与实现 决策树分类算法是最为常见的一种分类算法，通过属性划分来建立一棵决策树，测试对象通过在树上由顶向下搜索确定所属的分类。决策树

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 决策树计算熵、gini系数、误分率 决策树是一种典型的分类算法，通过属性水平的不断分支来构造一棵层次树，决策树算法的一个关键是判断优先选择哪一个指标

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 支持向量机分类算法实现 支持向量机也是常用的一类分类模型，它通过在两类数据之间寻找一个超平面来分隔不同类的数据。支持向量机最后对应一个二次规划模型（

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 聚类分析算法实现-K-Means K-Means是最常见的分析算法之一，其基本步骤是： （1）选取K个点作为初始质心重复下列步骤，直到每个质心不再变

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 关联分析算法实现-FPGrowth FP-Growth是最常见的关联分析算法之一，其基本步骤是： （1）对事务数据采用一棵FP树进行压缩存储 （2）

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 关联分析算法实现-Apriori Apriori是最常见的关联分析算法之一，其基本步骤是： （1）令 k=1，生成所有长度为1的频繁集重复下列步骤，

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 机器学习之BP反向传播神经网络 Code: 输出结果：

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 K近邻分析与应用 K近邻分类方法的基本思路是：不对预先的训练数据集进行任何处理，当测试一个新来的数据属于哪个类时，计算下它与训练集中所有实例的距离，