K-均值（K-means）算法是一種典型的無監(jiān)督機器學習算法，用來解決聚類問題（Clustering）。由于數(shù)據(jù)標記需要耗費巨大的人力物力，無監(jiān)...
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跟我一起學scikit-learn22：K-均值算法 -
跟我一起學scikit-learn21：PCA算法PCA算法全稱是Principal Component Analysis，即主成分分析算法。它是一種維數(shù)約減（Dimensionality Re...
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跟我一起學scikit-learn20：樸素貝葉斯算法樸素貝葉斯（Naive Bayers）算法是一種基于概率統(tǒng)計的分類方法。它在條件獨立假設(shè)的基礎(chǔ)上，使用貝葉斯定理構(gòu)建算法，在文本處理領(lǐng)域有廣泛的...
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跟我一起學scikit-learn19：支持向量機算法支持向量機（SVM，Support Vector Machine）算法是一種常見的分類算法，在工業(yè)界和學術(shù)界都有廣泛的應(yīng)用。特別是針對數(shù)據(jù)集較小...
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跟我一起學scikit-learn18：決策樹算法決策樹（Decision Tree，簡稱DT）是最經(jīng)典的機器學習模型之一，它的預(yù)測結(jié)果容易理解，易于向業(yè)務(wù)部門解釋，預(yù)測速度快，可以處理離散型數(shù)...
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跟我一起學scikit-learn17：邏輯回歸算法邏輯回歸算法的名字雖然帶有“回歸”二字，但實際上是用來解決分類問題的算法。 1.邏輯回歸算法的原理 假設(shè)有一場足球賽，我們有兩支球隊的所有出場球...
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跟我一起學scikit-learn16：線性回歸算法線性回歸算法是使用線性方程對數(shù)據(jù)集擬合得算法，是一個非常常見的回歸算法。本章首先從最簡單的單變量線性回歸算法開始介紹，然后介紹了多變量線性回歸算...
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跟我一起學scikit-learn15：K-近鄰算法KNN（K-Nearest Neighbor，K-近鄰算法）算法是一種有監(jiān)督的機器學習算法，可以解決分類問題，也可以解決回歸問題。 1.KNN算...
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跟我一起學scikit-learn14：F1 Score
由于現(xiàn)在有兩個指標：查準率和召回率，如果有一個算法的查準率是0.5，召回率是0.4；另一個算法的查準率是0.02，召回率是1.0。那么兩個算法到...
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跟我一起學scikit-learn13：查準率和召回率
有時候，模型準確性并不能評價一個算法的好壞。比如針對癌癥篩選算法，據(jù)統(tǒng)計，普通腫瘤中癌癥的概率是0.5%。有個機器學習算法，測試得出的準確率是9...
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