zjfiretiger
这家伙很懒，什么也没写
多项式贝叶斯分类器MultinomialNB Python
多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB),它假设的条件概率分布满足多项式分布
机器学习 18 0 PY 2020-05-19 15:05:59
多维缩放multidimensional scaling MDS Python
多维缩放(multidimensionalscaling,MDS)，是另外一种线性降维方式，与主成分分析法和线性降维分析法都不同的是，多维缩放的目标不是保留数据的最大可分性，而是更加关注与高维数据内部的特征。多维缩放算法集中于保留高维空间中的“相似度”信息，而在一般的问题解决的过程中，这个“相似度”
机器学习 33 0 PY 2020-05-15 21:05:19
密度聚类DBSCAN算法Python
DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集
机器学习 47 0 其他文档 2019-09-22 18:09:24
伯努利贝叶斯分类器BernoulliNB Pyhton
伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB),它假设特征的条件概率分布满足二项分布
机器学习 45 0 其他文档 2019-09-10 05:09:02
K近邻KNearest Neighbors KNN回归算法Python
K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。
机器学习 27 0 PY 2019-09-09 10:09:34
K近邻KNearest Neighbors KNN分类算法Python
K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。
机器学习 40 0 PY 2019-07-31 19:07:05
核主成分分析Kernel Principal Component Analysis KPCA Python
核主成分分析(KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA)PCA方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是线性的，但是在不少现实任务中，可能需要非线性映射才能找到合适的低维空间来降维。非线性降维的额一种常用方法是基于核技巧对线性降维方法进行核化(kernelized)。
机器学习 25 0 PY 2019-07-23 04:07:20