机器学习小结之KNN算法
文章目录 前言一、概念1.1 机器学习基本概念1.2 k 值1.3 距离度量1.4 加权方式 二、实现2.1 手写实现2.2 调库 Scikit-learn2.3 测试自己的数据...
机器学习(十七)Microsoft的InterpretM可解释性 机器学习模型
InterpretML 简介适合可解释的模型解释blackbox机器学习，可视化的展示“黑箱"机器学习InterpretML是一个开源软件包，用于训练可解释的模型并解...
机器学习(二十一) 异常检测算法之IsolationForest
1 IsolationForest 简介IsolationForest指孤立森林，是一种高效的异常检测算法。在所有样本数据中，异常数据具有数量少并且与大多数数据不同的...
机器学习实战总结(1) K-邻近算法
1 KNN概述K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，意思是我们知道...
机器学习（四）通过递归的矩阵向量空间预测组合语义
Semantic Compositionality Through Recursive Matrix-Vector Spaces摘要单字矢量空间模型已经在学习词汇信息...
机器学习（三）使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文...
泰坦尼克号沉船数据分析与可视化、数据建模与分类预测【Python | 机器学习-Sklearn】
泰坦尼克号沉船数据之美——起于悲剧止于浪漫 前言泰坦尼克号不只是卡梅隆导演的经典电影它是一个真实存在的悲剧也是电影的故事背景与题材。作为一个IT人分析事实还得看数据了解到泰坦尼克号沉船幸存者多为老人...
对机器学习进行深入理解的一本好书
《Probabilistic Machine Learning: An Introduction》完整目录https://probml.github.io/pml-b...