确定最佳聚类数目 Nbclust包 Nbclust包是《R语言实战》上一个包,定义了几十个评估指标,聚类数目从2遍历到15(自己设定),然后通过这些指标看分别在聚类数为多少时达到最优,最后选择指标支持数最多的聚类数目就是…
分类:监督学习
无监督学习 - 降维 - NMF
非负矩阵分解 在距震中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想: 给定一个非负矩阵V,NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H,使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中值。 V nm = W nk * H…
什么是好的模型结果?(监督学习模型的衡量)
连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(回归) 二分类问题 假设检验,p-value confusion matrix 混淆矩阵 召回率,准确率 F1-score ROC & AUC 3.多分类模型如何衡量模型结果…
【Machine Learning】从零开始,了解监督学习的方法
目录### 1. 概念学习 (concept learning) 2. 变形空间搜索 (Version space search) 3. 决策树 (Decision tree) 1. 概念学习 1.1 一种常见的学习方法…
机器学习入门(1)--监督式学习
申明:此文章内容来自于 Doctor AndrewNG的视频,经过编辑而成 例子1 假设你想预测房价。某地收集了数据集,其中一个数据集如下图,横坐标:不同房子的面积,单位平方英尺;纵坐标:房价,单位 千美元。根据给定数据…
Python量化投资系列01 - SVR预测第二天开盘趋势和股价的正负统计分析
机器学习分类: 监督学习:训练的输出分类是预先设定好的,根据输入和输出,算法的目标在于寻找其中的对应函数。 无监督学习:训练的输出分类是预先不知道的。算法的目标在于发现数据中的结构,如聚类分析。 半监督学习:介于监督学习…
第二课:监督学习应用与梯度下降
jd.com本节课主要讲了三方面内容 线性回归 梯度下降 正规方程组(高能预警) 一、线性回归 以自动驾驶为例,之所以这个问题是监督学习,是因为机器可以从人类司机那里学习知识。其中,输入的是道路情景的照片,输出的是汽车行…
GMM与K-means聚类效果实战
目录 一、数据探索和预处理 二、无监督学习-降维和聚类分析 三、聚类效果对比分析 四、小结和建议 备注 分析软件:python 数据已经分享在百度云:客户年消费数据 密码:lehv 该份数据中包含客户id和客户6种商品的…
监督学习之我见
统计学习的对象时数据,它是从数据出发,提取数据的特征,抽取出数据的模型,发现数据中的知识,又回到对数据的分析和预测中去。现在我们提及的机器学习,往往指的都…
智能主题检测与无监督机器学习:识别颜色教程
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成:监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集,这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式,机器学习…
Deep Belief Nets
Overview 深度信念网络(DBN)是神经网络的一种: 无监督学习:自编码机 有监督学习:分类器 DBNs是一个概率生成模型,与传统的判别模型的神经网络相对,生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布,对P(Ob…
【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html 英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.…