發(fā)簡信
IP屬地：北京
-
PageRank 算法-Google 如何給網(wǎng)頁排名在互聯(lián)網(wǎng)早期，隨著網(wǎng)絡(luò)上的網(wǎng)頁逐漸增多栈戳，如何從海量網(wǎng)頁中檢索出我們想要的頁面，變得非常的重要览露。 當(dāng)時著名的雅虎和其它互聯(lián)網(wǎng)公司都試圖解決這個問題...
-
K 均值算法-如何讓數(shù)據(jù)自動分組之前介紹到的一些機器學(xué)習(xí)算法都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法荧琼。所謂監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是既有特征數(shù)據(jù)差牛，又有目標(biāo)數(shù)據(jù)。 而本篇文章要介紹的K 均值算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)堰乔。 ...
-
KNN 算法-實戰(zhàn)篇-如何識別手寫數(shù)字上篇文章介紹了KNN 算法的原理[http://www.reibang.com/p/717abaf6954d]偏化，今天來介紹如何使用KNN 算法...
-
KNN 算法-理論篇-如何給電影進行分類KNN 算法的全稱是K-Nearest Neighbor，中文為K 近鄰算法镐侯，它是基于距離的一種算法侦讨，簡單有效。 KNN 算法即可用于分類問題苟翻，...
-
如何使用Python 進行數(shù)據(jù)可視化在進行數(shù)據(jù)分析的時候韵卤，經(jīng)常需要將數(shù)據(jù)進行可視化，以方便我們對數(shù)據(jù)的認(rèn)識和理解崇猫。 0沈条，Matplotlib 簡介 Matplotlib[https...
-
數(shù)據(jù)變換-歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化一般在機器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練之前，有一個比較重要的步驟是數(shù)據(jù)變換诅炉。 因為蜡歹，一般情況下屋厘，原始數(shù)據(jù)的各個特征的值并不在一個統(tǒng)一的范圍內(nèi)，這樣數(shù)據(jù)之間就沒...
-
計算機如何理解事物的相關(guān)性-文檔的相似度判斷生活中月而，我們經(jīng)常會對比兩個事物的相關(guān)性汗洒，也可以叫做相似度。 如果一件事物與另一件事物的相似度比較高父款，那這兩件事物的相關(guān)性就比較大溢谤。 如果一件事物...
-
樸素貝葉斯分類-實戰(zhàn)篇-如何進行文本分類上篇介紹了樸素貝葉斯的原理[http://www.reibang.com/p/2235cc3677b4]，本篇來介紹如何用樸素貝葉斯解決實際問...
-
樸素貝葉斯分類-理論篇-如何通過概率解決分類問題貝葉斯原理是英國數(shù)學(xué)家托馬斯·貝葉斯于18 世紀(jì)提出的憨攒，當(dāng)我們不能直接計算一件事情（A）發(fā)生的可能性大小的時候溯香，可以間接的計算與這件事情有關(guān)的事...