一、定義 Adaboost是一種迭代算法摊滔,其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器),然后把這些弱分類器集合起來(lái),構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器(強(qiáng)分類器)浪默。 Ada...
一、定義 Adaboost是一種迭代算法摊滔,其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器),然后把這些弱分類器集合起來(lái),構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器(強(qiáng)分類器)浪默。 Ada...
一弦蹂、定義 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種用于解決二分類(0 or 1)問題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,用于估計(jì)某種事物的可能性漱逸。比如某用戶購(gòu)買某商品的可能性泪姨,某...
前情提要: 通俗地說邏輯回歸【Logistic regression】算法(一) 邏輯回歸模型原理介紹 上一篇主要介紹了邏輯回歸中,相對(duì)理論化的知識(shí)饰抒,這次主要是對(duì)上篇做一點(diǎn)點(diǎn)...
一肮砾、定義 1、一元線性回歸 線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析袋坑,來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法仗处,運(yùn)用十分廣泛。其表達(dá)形式為y = w'x+e枣宫,e...
當(dāng)想要在數(shù)據(jù)表里面直接展示出數(shù)據(jù)的趨勢(shì)或者漲跌疆柔,但是又不需要很大很清晰的圖,就可以采用迷你圖镶柱,并且迷你圖是可以根據(jù)數(shù)據(jù)的變動(dòng)實(shí)時(shí)變動(dòng)的旷档,因此也不失為一個(gè)讓數(shù)據(jù)變清晰的辦法哦!...
一厂庇、定義 層次聚類就是通過對(duì)數(shù)據(jù)集按照某種方法進(jìn)行層次分解渠啊,直到滿足某種條件為止。按照分類原理的不同权旷,可以分為凝聚和分裂兩種方法替蛉。 層次聚類方法對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次的分解,...
一拄氯、定義 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一個(gè)比較有代表性的基于密度的...
一躲查、定義 kmeans即k均值算法。k均值聚類是最著名的劃分聚類算法译柏,由于簡(jiǎn)潔和效率使得他成為所有聚類算法中最廣泛使用的镣煮。給定一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)集合和需要的聚類數(shù)目k,k由用戶指定鄙麦,...
一典唇、簡(jiǎn)介 RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中胯府,RFM模型是被廣泛提到的介衔。該機(jī)械模型通過一個(gè)客戶的近期購(gòu)買行為、...
1骂因、數(shù)據(jù)有效性 當(dāng)你需要設(shè)置一個(gè)填空題問卷讓別人填炎咖,又不想他們的數(shù)據(jù)格式填得亂七八糟,就可以這么設(shè)置侣签。主要目的是保證數(shù)據(jù)正確塘装。第一步,選擇 第二步影所,設(shè)置 第三步蹦肴,驗(yàn)證 接下來(lái)...
一、簡(jiǎn)介 Apriori算法是第一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法猴娩,也是最經(jīng)典的算法阴幌。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫(kù)中項(xiàng)集的關(guān)系,以形成規(guī)則卷中,其過程由連接(類矩陣運(yùn)算)與剪枝(去掉那些...
一矛双、定義 KNN全稱K Near Neighbor,意思是k個(gè)最近的鄰居蟆豫,即每個(gè)樣本都可以用它最接近的k個(gè)鄰居來(lái)代表议忽。如下圖,在K=1的范圍內(nèi)十减,目標(biāo)點(diǎn)應(yīng)該標(biāo)為紅色的正方形栈幸,在...
一愤估、定義 上次我寫了決策樹算法,決策樹可以解決分類問題速址,也有CART算法可以解決回歸問題玩焰,而隨機(jī)森林也和決策樹非常類似,采用了CART算法來(lái)生成決策樹芍锚,因此既可以解決分類問題...
一昔园、定義 SVM的全稱是Support Vector Machine,即支持向量機(jī)并炮,主要用于解決模式識(shí)別領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分類問題默刚,屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的一種。SVM要解決的問題可以...
一渣触、貝葉斯原理 相信很多同學(xué)在高中或者大學(xué)的時(shí)候都學(xué)過貝葉斯原理羡棵,即條件原理壹若。 例題: 現(xiàn)分別有 A嗅钻、B 兩個(gè)容器,在容器 A 里分別有 7 個(gè)紅球和 3 個(gè)白球店展,在容器 B...
很多情況下分類問題和回歸問題其實(shí)是可以互轉(zhuǎn)的养篓,比如上面寫的決策樹的CART算法,就是可以處理連續(xù)型的分類算法赂蕴。 下面舉??幾個(gè)典型的分類問題和回歸問題的轉(zhuǎn)化例子: (1)只能是...
一柳弄、什么是決策樹 所謂決策樹,就是一個(gè)類似于流程圖的樹形結(jié)構(gòu)概说,樹內(nèi)部的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表的是對(duì)一個(gè)特征的測(cè)試碧注,樹的分支代表該特征的每一個(gè)測(cè)試結(jié)果,而樹的每一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類別...
如果有一列數(shù)據(jù)糖赔,而你想找出重復(fù)值怎么辦萍丐? ding,有了放典!選取數(shù)據(jù)區(qū)域 - 開始 - 條件格式 - 突出顯示單元格規(guī)則 - 重復(fù)值 效果如下: 如果你不僅僅要找出來(lái)逝变,還想要順...