机器学习的核心思想就是根据已知的内容去推测未知的内容,然后在已知和未知之间建立起联系,这个联系就是机器学习中的各种模型!这和我们的经验系统很像,在第一章中的挑西瓜的例子就是我...

机器学习的核心思想就是根据已知的内容去推测未知的内容,然后在已知和未知之间建立起联系,这个联系就是机器学习中的各种模型!这和我们的经验系统很像,在第一章中的挑西瓜的例子就是我...
1. 章节主要内容 1)子集搜索和评价 特征选择和降维计算一样,都能有效的减轻维数灾难问题,事实上,特征选择和降维计算是处理高维数据的两大主流技术。但与降维将高维属性投影嵌入...
本想把PCA和SVD写在一起,可上篇PCA还没写清楚就已经4页word了。再把SVD和特征工程的内容加上,实在是太长了,一下说太多也记不住,于是重开一篇。 SVD用到的原理...
有时我们的数据中包括很多属性,有些是没意义的,有些是重复的,有些组合后意义更明显。此时,我们需要简化属性节约算力,去噪,去冗余,求取更典型的属性,同时又希望不损失数据本身的...
您好!感觉你的代码字体风格颜色特别优美!能否告诉我您的编辑器和字体是哪一个吗
支持向量机SVM-补充完整SMO算法应用(二)-Python大家好,上一篇支持向量机(Support Vector Machines-SVM)算法笔记(一)-Python主要提到了支持向量机的算法原理、简单SMO算法的实现等,今天接着...
哈喽,最近出差比较多,学习放缓,捂脸中...今天主要说一些scikit-learn中支持向量机SVM相关的算法模型。基于支持向量(support vector),scikit...
大家好,上一篇支持向量机(Support Vector Machines-SVM)算法笔记(一)-Python主要提到了支持向量机的算法原理、简单SMO算法的实现等,今天接着...
本文主要是学习支持向量机的算法原理,并且用Python来实现相关算法。内容包括:SVM概述、线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性不可分向量机、核函数、核技巧、SMO、K...