机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多

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上次我们用JavaScript实现了 线性规划 ，这次我们来聊聊KNN算法。 KNN是 k-Nearest-Neighbours 的缩写，它是一种监督学习算法。KNN算法可以用来做分类，也可以用来解决回归问题。 GitHub仓库：

html整理，原作者张萌，尊重原创。 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多

ing-classifier/ 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景和优缺点！ 对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的方

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net/2016/01/31/机器学习之总结/ 出于文本归类和数据处理之需求，这段时间研究了下文本处理类的机器学习方面的东西。也快过年放假了，在此做一个总结和感受吧。 分词 正如绝大多数的科学研究一样，机器学习的算法

Adaboost是一种组合学习的提升算法，能将多个弱学习算法（甚至只比随机猜测好一点）组合起来，构成一个足够强大的学习模型。 组合学习 组合学习是将多个假说组合起来，并集成它们的预测。比如对于一个

在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 如何构造决策树 决策树算法的核心是通过对数据的学习，选定判断节点，构造一颗合适的决策树。 假设我们从用户行为日志中整理出如下数据：

在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算

机器学习算法Python实现 目录 机器学习算法Python实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 六、PCA主成分分析（降维） 3、主成分分析PCA与线性回归的区别 6、主成分个数的选择（即要降的维度）

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原文出处： Liu_LongPo的专栏（@Liu_LongPo） PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行

本文我们会概述一些流行的机器学习算法。 机器学习算法很多，并且它们自身又有很多延伸。因此，如何确定解决一个问题的最好算法是很困难的。 下面我们先说基于学习方式对算法的分类和算法之间的相似性，让大家有个整体意识；接着再陈述各类算法。

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机器学习的问题最终都会归结为对一个优化问题进行求解，而优化问题可以分为无约束优化问题和有约束优化问题。有约束的优化问题是指对于目标函数中的变量有显式约束条件的，比如0<=x<=100。无约束优化问题是

SmileMiner是一个包含各种现有的机器学习算法的Java库。主要组件包括： mile 机器学习的核心库 SmileMath 数学函数、排序、随机数生成器、最优化、线性代数、统计分布、假设检验

一直没有更新，向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是，按理说，机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写，详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写，突然莫名奇妙在中间插播这么一篇，好像有点打乱主线。