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聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类

6-22

假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤:        1、(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度;  ...
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聚类(Clustering) K-means算法

6-21

1. 归类:           聚类(clustering) 属于非监督学习 (unsupervised learning)           无类别标记(class label) 2. 举例: 3. K-means 算法: ...
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回归中的相关度和R平方值

6-20

1. 皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient): 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围 [-1, 1]: 正向相关: >0, 负向相关:<0, 无相关...
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非线性回归 logistic regression 原理及实现

6-19

1. 概率:      1.1 定义   概率(P)robability: 对一件事情发生的可能性的衡量      1.2 范围   0 <= P <= 1      1.3 计算方法:           1.3....
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多元线性回归分析(multiple regression)原理及举例

6-18

1. 与简单线性回归区别(simple linear regression)           多个自变量(x) 2. 多元回归模型      y=β0+β1x1+β2x2+ … +βpxp+ε     其中:β0...
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简单线性回归(Simple Linear Regression)原理讲解及示例

6-16

0. 前提介绍: 为什么需要统计量? 统计量:描述数据特征 0.1 集中趋势衡量 0.1.1均值(平均数,平均值)(mean) {6, 2, 9, 1, 2} ...
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python实现简易的 神经网络算法(Nerual Networks) 原理及示例

6-15

1. 关于非线性转化方程(non-linear transformation function) sigmoid函数(S 曲线)用来作为activation function:        1.1 双曲函数(tanh)   双曲函数...
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神经网络算法(Nerual Networks) – Backpropagation算法

6-14

1. 背景:      1.1 以人脑中的神经网络为启发,历史上出现过很多不同版本      1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multil...
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forever让nodejs应用后台执行

6-14

nodejs一般是当成一条用户命令执行的,当用户断开客户连接,运用也就停了,很烦人。如何让nodejs应用当成服务,在后台执行呢? 最简单的办法: $ nohup no...
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Centos7开机启动自己的脚本

6-14

在百度上可以找到好几种Linux开机启动各种服务的方法,在这里我写的是自己喜欢的方式. 博主是一个不怎么记事的人,有些配置在系统的目录下,配置了一次后就忘了...
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支持向量机(SVM)算法(下)

6-12

1. SVM算法特性:      1.1 训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的,而不是由数据的维度决定的。所以SVM不太容易产生overfitting      1.2 SV...
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支持向量机(SVM)算法 (上) 线性可区分

6-12

  1. 背景:      1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出      1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes...
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最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法

6-11

1. 综述 1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法 1.2 分类(classification)算法 1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy lea...
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决策树 decision tree

6-11

0. 机器学习中分类和预测算法的评估: 准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性 1. 什么是决策树/判定树(decision tree)? 判定树是一个类似于流程图的树结构:...
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APICloud 通过 API ajax 连接到自己的服务器数据库获取数据

6-08

这久自己在自己摸索apicloud,一直都是打算使用自己的数据库来开发,因此这里我通过一个实例来获取自己服务器数据库中的栏目信息, PHP代码如下: //JSON获取...
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