為了實現分類演算法,我們使用最經典的iris資料集。首先匯入對應的資料集,這裡假設已經進行了相關的資料預處理(清洗、去重、補全)以及正則化後。 之後將資料集拆分出訓練集和測試集,用於交叉驗證。

案例:該資料集的是一個關於每個學生成績的資料集,接下來我們對該資料集進行分析，判斷學生是否適合繼續深造 資料集特徵展示 1GRE 成績 (290 to 340) 2TOEFL 成績(

分類迴歸的區別 https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/18004852 什麼是數值型和標稱型 標稱型:

整合學習可以通過組合多種模型來提高機器學習的結果。這種方法相對於單個模型，可以為結果帶來更好的效能預測。這也是整合方法在諸多久負盛名的機器學習競賽（如 NetFlix 競賽、KDD 2009

一.從貝葉斯公式開始 貝葉斯分類其實是利用用貝葉斯公式，算出每種情況下發生的概率，再取概率較大的一個分類作為結果。我們先來看看貝葉斯公式： P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)

3. 程式化噪聲方法 該文章提出一種利用程式化噪聲來生成對抗樣本的方法, 所提出的方法和那些通過梯度不斷修改以至於到達分類器的邊界的方法不一樣, 上述方法需要對目標的模型有一定的瞭解. 使用一類現實和自

試想，8歲的小明是你剛上小學的兒子，長得可愛，古靈精怪，對世界充滿好奇。 這天飯後，剛寫完家庭作業的小明看到你在書桌前對著電腦眉頭緊鎖，便跑了過來問你：“爸爸（媽媽），你在做什麼呀？”。

1. 演算法 多標籤分類的適用場景較為常見，比如，一份歌單可能既屬於標籤旅行也屬於標籤駕車。有別於多分類分類，多標籤分類中每個標籤不是互斥的。多標籤分類演算法大概有兩類流派： 採用One-vs-

1. 準確率，召回率，精確率，F1-score，Fβ，ROC曲線，AUC值 為了評價模型以及在不同研究者之間進行效能比較，需要統一的評價標準。根據資料探勘理論的一般方法，評價模型預測能力最廣泛使用的

資料預處理一方面是為了提高資料的質量，另一方面也是為了適應所做資料分析的軟體或者方法。 在做資料分析時，我想許多資料分析師會像《R語言實戰第二版》的作者卡巴科弗那樣發出感嘆：“資料分析師在資料預處

聚類分析及K均值演算法講解 吳裕雄 當今資訊大爆炸時代，公司企業、教育科學、醫療衛生、社會民生等領域每天都在產生大量的結構多樣的資料。產生資料的方式更是多種多樣，如各類的：攝像

什麼是聚類 聚類分析是將資料物件的集合分成相似物件類的過程。使得 同一簇 （或類）中的物件之間具有較高的 相似性 ，而 不同簇 中的物件具有較高的 相異性 。 簇是資料物件（如資料點）的集合，這些物

之前總是在看前沿文章，真正落實到工業級任務還是需要實打實的硬核基礎，我司選用了HANLP作為分片語件，在使用的過程中才感受到自己基礎的薄弱，決定最近好好把分詞的底層演算法梳理一下。 1. 簡介 NLP的

非負矩陣分解（NMF）是一種可以有效處理多變數資料的方法。本文介紹、分析了兩種不同的 NMF 演算法，這兩種演算法僅在更新規則（update rule）中使用的乘性因子（multiplicative facto

我們日常進行的大多數影象搜尋行為，獲取的結果中都充滿了噪聲。比如，當你搜索“酒”的時候，可能就會發現一些奇怪的東西…… 這樣搜尋出的資料集，要用來訓練一個識別“酒”的模型，在大多數人的認知裡是很