判別分析的基本思想以及常見的判別分析方法

2017-05-12

判別分析的基本思想以及常見的判別分析方法 判別分析的基本概念及應用 從統計的角度來看，判別分析可以描述為：已知有個總體，現有樣本y，要根據這k個總體和當前樣本的特征，判定該樣本y屬于哪一個總體。其 ...

機器學習中的范數規則化之 L0、L1與L2范數

2017-05-11

機器學習中的范數規則化之 L0、L1與L2范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇 ...

簡單易學的機器學習算法—樸素貝葉斯

2017-03-23

簡單易學的機器學習算法—樸素貝葉斯 一、貝葉斯定理   1、條件概率 條件概率是指在事件B發生的情況下，事件A發生的概率，用表示。    2、全概率公式 含義是： ...

從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網絡（下）

2017-03-18

從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網絡（下） 三、貝葉斯網絡 貝葉斯網絡（Bayesian Network）是一種用于表示變量間依賴關系的數據結構，有時它又被稱為信念網絡（Belief Network）或概率網絡（Probability Networ ...

機器學習實現與分析之五（高斯判別分析）

2017-03-15

機器學習實現與分析之五（高斯判別分析） 高斯判別分析（GDA）簡介 首先，高斯判別分析的作用也是用于分類。對于兩類樣本，其服從伯努利分布，而對每個類中的樣本，假定都服從高斯分布，則有: 這 ...

【機器學習實戰】Naive Bayes

2017-03-14

一、概述 優點：在數據少的情況下仍然有效，可以處理多類別問題 缺點：對于輸入數據的準備方式較為敏感 適用數據類型：標稱型數據 二、原理 三、文檔分類 A,B,C,D..為文檔中單詞。假設總詞匯只有A,B,C,D四種。訓練樣 ...

分類算法之貝葉斯網絡(Bayesian networks)

2016-12-23

分類算法之貝葉斯網絡(Bayesian networks) 在上一篇文章中我們討論了樸素貝葉斯分類。樸素貝葉斯分類有一個限制條件，就是特征屬性必須有條件獨立或基本獨立（實際上在現實應用中幾乎不可能做到完全獨立）。當 ...

R語言中的線性判別分析_r語言 線性判別分析

2016-12-19

R語言中的線性判別分析_r語言 線性判別分析 在R語言中，線性判別分析（Liner Discriminant Analysis，簡稱LDA），依靠軟件包MASS中有線性判別函數lqa()來實現。該函數有三種調用格式： 1）當對象為數據框dat ...

數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法

2016-12-14

數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法 數據倉庫，數據庫或者其它信息庫中隱藏著許多可以為商業、科研等活動的決策提供所需要的知識。分類與預測是兩種數據分析形式，它們可以用來抽取能夠描 ...

數據挖掘分類技術_數據挖掘分類

2016-12-13

數據挖掘分類技術_數據挖掘分類 1、過分擬合問題： 造成原因有：（1）噪聲造成的過分擬合（因為它擬合了誤標記的訓練記錄，導致了對檢驗集中記錄的誤分類）；（2）根據少量訓練記錄做出分類決策的模型也容易 ...

機器學習實戰之樸素貝葉斯

2016-12-11

機器學習實戰之樸素貝葉斯 一、概述 樸素貝葉斯分類算法是基于概率論中的貝葉斯公式得到的，也是比較常用的一種算法，而樸素代表的是屬性之間的獨立性，這樣聯合概率可以轉換成各概率分量的乘積。 二、算法思想 ...

2017校招數據分析崗筆試/面試知識點

2016-09-26

2017校招正在火熱的進行，后面會不斷更新涉及到的相關知識點。 盡管聽說今年幾個大互聯網公司招的人超少，但好像哪一年都說是就業困難，能夠進去當然最好，不能進去是不是應該也抱著好的期望去找自己滿意的呢？ 最 ...

數據挖掘- 分類算法比較

2016-07-20

數據挖掘- 分類算法比較 隨著計算能力、存儲、網絡的高速發展，人類積累的數據量正以指數速度增長。對于這些數據，人們迫切希望從中提取出隱藏其中的有用信息，更需要發現更深層次的規律，對決策，商務應用提 ...

常見機器學習算法比較

2016-07-11

常見機器學習算法比較 機器學習算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等，要想找到一個合適算法真的不容易，所以在實際應用中，我們一般都是采用啟發式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

貝葉斯機器學習

2016-06-03

貝葉斯機器學習 你知道貝葉斯法則。機器學習與它有何相關？它可能很難掌握如何把拼圖塊放在一起——我們了解它花了一段時間。 貝葉斯和頻率論者 在本質上，貝葉斯意味著概率。這個具體的術語存在是因為有 ...

數據挖掘之決策樹分類

2016-05-19

數據挖掘之決策樹分類 1. 理論知識 決策樹分類算法的一般流程如下：一開始，所有的實例均位于根節點，所有參數的取值均離散化；根據啟發規則選擇一個參數，根據參數取值的不同對實例集進行分割； ...

樸素貝葉斯分類和預測算法的原理及實現

2016-04-13

樸素貝葉斯分類和預測算法的原理及實現 決策樹和樸素貝葉斯是最常用的兩種分類算法，本篇文章介紹樸素貝葉斯算法。貝葉斯定理是以英國數學家貝葉斯命名，用來解決兩個條件概率之間的關系問題。簡單的說就是在已 ...

SAS數據挖掘實戰篇【七】

2016-04-10

SAS數據挖掘實戰篇【七】 6.5  SAS EM數據挖掘-----預測模型 １  問題定義 目標：建立模型預測貸款申請的信用狀態，選擇最優的模型來預測和減少損失。 數據集：SAMPSI ...

用SPSS做判別分析的流程介紹

2016-03-22

用SPSS做判別分析的流程介紹 如何用SPSS做判別分析呢？下面我們就說說用SPSS的整個操作流程。 1．Discriminant Analysis判別分析主對話框     如圖 1-1 所示   ...

數據挖掘十大算法總結--核心思想，算法優缺點，應用領域，數據挖掘優缺點

2016-03-19

數據挖掘十大算法總結--核心思想，算法優缺點，應用領域，數據挖掘優缺點 本文所涉算法均只概述核心思想，具體實現細節參看“數據挖掘算法學習”分類下其他文章，不定期更新中。轉載請注明出處，謝謝。 參考 ...