机器学习实战读书笔记(1)
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)：
分類：將實(shí)例數(shù)據(jù)劃分到合適的分類中
回歸：主要用于預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)
分類和回歸屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)必須知道預(yù)測什么，即目標(biāo)變量的分類信息
?
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)沒有類別信息，也不會給定目標(biāo)值。
在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，將數(shù)據(jù)集合分成由類似的對象組成的多個類的過程稱為聚類；
將尋找描述數(shù)據(jù)統(tǒng)計值的過程稱之為密度估計。
| ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?監(jiān)督學(xué)習(xí)的用途 |
| k-近鄰算法? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?線性回歸 樸素貝葉斯算法? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 局部加權(quán)線性回歸 支持向量機(jī)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Ridge回歸 決策樹? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Lassso最小回歸系數(shù)估計 |
?
| 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的用途 |
| k-均值? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 最大期望算法 DBSCAN? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Parzen窗設(shè)計 |
1. 輸入任意數(shù)組：
from numpy import * print(random.rand(4,4))輸出：
[[0.83142886 0.37192316 0.25799572 0.01936341][0.70383839 0.10545903 0.31602348 0.26564487][0.62372209 0.8856153 0.04425143 0.09811542][0.03086031 0.70999438 0.50756522 0.89523833]]2. 矩陣
from numpy import * rd=random.rand(4,4) #打印隨機(jī)數(shù)組 print(rd) rm=mat(rd) #打印數(shù)組轉(zhuǎn)化后的矩陣 print(rm) #打印矩陣的逆運(yùn)算 print(rm.I)輸出
[[0.32618362 0.88181772 0.73023717 0.71091901][0.75438306 0.55220343 0.21725572 0.83780348][0.48311814 0.99230996 0.75381116 0.23627349][0.22763927 0.70057059 0.81020161 0.88443622]] [[0.32618362 0.88181772 0.73023717 0.71091901][0.75438306 0.55220343 0.21725572 0.83780348][0.48311814 0.99230996 0.75381116 0.23627349][0.22763927 0.70057059 0.81020161 0.88443622]] [[-5.21507507 1.46536287 2.26699771 2.19821216][ 7.10337898 -0.59340981 -1.65174532 -4.70639109][-6.54479433 -0.26247007 2.55419703 4.8270615 ][ 1.71107913 0.33332533 -1.61493618 -0.12904628]]?
?
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/davidwang456/p/8579277.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习实战读书笔记(1)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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