由于从事Python（机器学习）讲师的原因，机器学习相关核心文章无法发布，对机器学习感兴趣的，随时欢迎私聊我。 第一篇 学习路线参考 人工智能（机器学习）学习之路推荐 大数据分析和人工智能科普 第二篇 《机器学习实战》笔…

特征工程 特征工程包括：特征构建、特征提取、特征选择三个部分 Feature Construction 特征构建 描述 从原始数据中人工的构建新的特征，对数据敏感、分析能力强 方法 组合属性 切分属性如:将数据中的日期字…

算法原理 K-means， K均值聚类算法 假设每个 cluster 存在一个中心点，该 cluster 内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他 cluster 中心…

import jieba import pandas as pd df_technology = pd.read_csv("./data/technology_news.csv", encoding='utf-8') d…

batch_size 单次训练用的样本数，通常为2^N，如32、64、128… 相对于正常数据集，如果过小，训练数据就收敛困难；过大，虽然相对处理速度加快，但所需内存容量增加。 使用中需要根据计算机性能和训练…

　　　　在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。 　　…

原文链接：http://www.jianshu.com/p/b2fd6ffebb1e  作为一个初学机器学习的人，确定学习目标很重要。这篇文章列举出机器学习中基础的常见算法。 机器学习的算法分为监督学习算法和非…

相信经过上几节的说明，大家对于HMM应该有比较好的了解，也许大家已经自己试着运行代码了。 这一节主要介绍下另一个著名的HMM的Python库——hmmlearn，这个库提供了三个HMM模型（高斯HMM、离散HMM及高斯混…

　　摘要：本文对Apriori算法进行了简单介绍，并通过Python进行实现，进而结合UCI数据库中的肋形蘑菇数据集对算法进行验证。 　　“啤酒与尿布”的例子相信很多人都听说过吧，故事是这样的：在一家超市中，人们发现了一…

Bregman系列算法是近几年在图像处理和压缩感知领域异军突起的算法，能够更好地从现有数据中还原真实目标结果。我们可以构造优化模型 argminH(u)+J(u) 来还原真实目标数据，一般理解为 H(u) 是我们的目标最…

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1. 机器学习的定义 [Mitchell, 1997]对机器学习给出了一个形式化的定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进…