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猿神出窍
 猿神出窍
发布于 2017/07/04 11:44
字数 387
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  对机器学习感兴趣的朋友 或者正在学习的朋友们 希望大家资源共享 一起进步 

这里推荐一个我正在看的视频课程: http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

机器学习简而言之: 是把无序的数据转换成有用的信息。

机器学习的任务是 分类

测试训练效果:训练数据和测试数据

选择算法:  
   从目的出发:
    1 预测目标变量的值【预测明天下雨的概率】 选择监督学习算法:
        1.1 目标变量是离散型 选择分类器算法
            目标变量是连续型 选择回归算法

    2 不想预测目标的值【对投票者按兴趣分组】 无监督学习算法
        2.1 将数据划分为离散组 聚类算法
            估计数据和每个分组的相似度 密度估计算法
通用步骤:

      1 收集数据 
      2 准备输入数据 【归一化数值:new_value=(old_value-min)/(max-min) 值为0到1】
      3 分析输入数据 
      4 训练算法
      5 测试算法
       6 使用算法

k-近邻算法:

1 计算当前节点到每个节点的距离

2 按距离从小到大排序

3 选出K个点

4 计算K个点出现的频率

5 返回出现频率最高的作为预测类别

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