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机器学习算法：逻辑回归| Python 和 R 代码实现

逻辑回归不要被它的名字所迷惑！它是一种分类算法而不是回归算法。它用于根据给定的一组自变量估计离散值（二进制值，如 0/1、是/否、真/假）。简而言之，它通过将数据拟合到 logit 函数来预测事件的概率。这就是为什么它也被称为logit回归...

3年前 (2023-09-27) 101 阅读 #数据结构与算法
机器学习算法：决策树 | Python 和 R 语言代码实现

决策树这是我最喜欢的算法之一，我经常使用它。它是一种主要用于分类问题的监督学习算法。令人惊讶的是，它适用于分类因变量和连续因变量。在此算法中，我们将总体划分为两个或多个同质集合。这是基于尽可能不同的组中最重要的属性变量/自变量。在...

3年前 (2023-09-27) 99 阅读 #数据结构与算法
机器学习算法：支持向量机 (SVM) | Python 和 R 代码的实现

支持向量机 (SVM) 这是一种分类方法。在此算法中，我们将每个元素绘制为 n 维空间中的一个点（其中 n 是其具有的特征数量），其中每个特征的值是特定坐标的值。例如，如果我们只有两个特征，例如人的身高和头发长度，我们首先将这两个变...

3年前 (2023-09-27) 99 阅读 #数据结构与算法
机器学习算法：朴素贝叶斯 | Python和R语言代码的实现

朴素贝叶斯它是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设预测变量之间独立。简而言之，朴素贝叶斯分类器假设类中某些特征的存在独立于其他特征的存在。例如，红色、圆形、直径约 3 英寸的水果可以被视为苹果。即使这些特征相互依赖或存在其他特征，朴素贝叶斯...

3年前 (2023-09-27) 97 阅读 #数据结构与算法
机器学习算法：KNN（k-近邻）| python和r语言代码实现

KNN（k近邻）可以用来解决分类和回归问题。但它在工业分类问题上应用更为广泛。 K 最近邻是一种简单的算法，它存储所有可用案例并通过 k 个邻居的多数投票对新案例进行分类。分配给一个类的状态通常是根据 K 个最近邻居之间的距离来衡量的。这...

3年前 (2023-09-27) 96 阅读 #数据结构与算法
机器学习算法：K-Means（K-means算法）| Python和r代码实现

K-Means（K-means算法）是一种解决聚类问题的无监督算法。该过程遵循一种简单易行的方法，根据特定数量的簇（例如 k 个簇）对给定数据集进行分类。集群内的数据点对于对等组来说是同质的和异构的。你还记得从墨迹中寻找形状吗？ K 代表...

3年前 (2023-09-27) 113 阅读 #数据结构与算法
机器学习算法：随机森林 | Python和R代码实现

随机森林随机森林是决策树集合的商标。在随机森林中，我们收集决策树（称为“森林”）。为了根据属性对新对象进行分类，每棵树都会被赋予一个分类，我们将该树称为该类的“投票”。森林选择得票最多的类别（在森林中的所有树木中）。每棵树的种植和生长过程...

3年前 (2023-09-27) 128 阅读 #数据结构与算法
机器学习算法：降维算法 | Python 和 R 中的代码实现

在过去 4-5 年中，所有可能过程中的数据提取都急剧增加。公司/政府机构/研究机构不仅提供新的来源，还获得详细的数据。示例：电子商务公司捕获有关其客户的更多详细信息，例如人口统计、网络爬行历史记录、喜欢和不喜欢、购买历史记录、评论和更多...

3年前 (2023-09-27) 105 阅读 #数据结构与算法
机器学习：梯度提升算法 | Python 和 R 代码实现

梯度提升算法10.1 GBMGBM（梯度提升机）是一种提升类型，用于处理大量数据以创建高度预测的预测算法。 Boosting 实际上是一组学习算法，它结合了多个基本估计器的预测，以提高与单个估计器相比的鲁棒性。它将多个弱或平均预测变量组...

3年前 (2023-09-27) 105 阅读 #数据结构与算法
区块链科技：哈希算法的过去、现在和未来

如果你学习区块链科技，你就会听说哈希和哈希算法，这似乎是无处不在的安全保障。例如，像比特币或以太坊这样管理去中心化网络和共识的机器将拥有通过 P2P 连接的数万个节点，并且需要“可信”和可验证的效率。这些系统要求信息以紧凑的格式写入，以便参...

3年前 (2023-09-27) 106 阅读 #数据结构与算法

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