1.基础概念 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者
本文来自于CSDN,介绍了机器学习算法Python实现的逻辑回归、BP神经网络、K-Means聚类算法以及多元高斯分布等相关知识。 其中:下面就是要求出theta,使代价最小,即代表我们拟合出来的方程
仅用于个人学习交流,禁止另作他用!!! 随机梯度算法的理论分析,包括简单随机抽样、小批量样本随机抽样的理论,从模型假设开始,逐步推导,包括李普希兹连续、偏差,方差分析
本资料适用于考研复试,主要是介绍机器学习常用的算法的基本概念,只能用于了解,没有详细的介绍。机器学习算法_机器学习算法_机器学习算法_
转,大数据经典算法视频,PageRank,K-Means算法,.CART:分类与回归树,C4.5,最大期望(EM)算法
此资源为自己编写,主要讲述了传统机器学习的k近邻、朴素贝叶斯、svm、感知机、逻辑回归等算法,对其的思想和优缺点做了总结。 由于此文档仅为学习时笔记,若有问题还请见谅,也希望读者能够指出。
该资料非常详细的论述了SVM的理论基础,真的是非常详细,对需要学习SVM算法的人来说是非常好的资料
介绍了机器学习中的支持向量机svm的原理和算法实现,是一个不错的guide
机器学习遗传算法
机器学习中的集成算法,adaboost和随机森林等,python实现
