机器学习|层次聚类方法 (Python 语言描述)

在之前的文章中,我们学习了划分聚类方法,并着重介绍了其中的 K-Means 算法。K-Means 算法可以说是用处非常广泛的聚类算法之一,它非常好用。但是,当你使用过这种算法之后,你就会发现一个比较让人「头疼」的问题,那就是我们需要手动指定 K 值,也就是聚类的类别数量。

预先确定聚类的类别数量看起来是个小事情,但是在很多时候是比较麻烦的,因为我们可能在聚类前并不知道数据集到底要被聚成几类。例如,下面的示意图中,感觉聚成 2 类或者 4 类都是比较合理的。

使用 Mini Batch K-Means 进行图像压缩

针对一张成都著名景点:锦里的图片,通过 Mini Batch K-Means 的方法将相近的像素点聚合后用同一像素点代替,以达到图像压缩的效果。

机器学习|划分聚类之 K-Means 详解 (Python 语言描述)

划分聚类,顾名思义,通过划分的方式将数据集划分为多个不重叠的子集(簇),每一个子集作为一个聚类(类别)。

在划分的过程中,首先由用户确定划分子集的个数 `k`,然后随机选定 `k` 个点作为每一个子集的中心点,接下来通过迭代的方式:计算数据集中每个点与各个中心点之间的距离,更新中心点的位置;最终将数据集划分为 `k` 个子集,即将数据划分为 `k` 类。

而评估划分的好坏标准就是:保证同一划分的样本之间的差异尽可能的小,且不同划分中的样本差异尽可能的大。

机器学习|装袋和提升方法详解 (Python 语言描述)

前面的文章都是独立的讲解每一个分类器的分类过程,每一个分类器都有其独有的特点并非常适合某些数据。但在实际中,可能没有那样合适的数据,在应用前面的分类器时,可能会出现分类准确率低的问题。为解决这样的问题,集成学习便被提出,利用多个弱分类器结合的方式使得分类准确率提高。本次详细讲解了集成学习中十分经典的几个算法:装袋(Bagging)中的 Bagging tree 和随机森林(Ramdom Forest)以及 提升(Boosting)中的 Adaboost 和梯度提升树(GBDT)。

机器学习|决策树详解 (Python 语言描述)

决策树是一种特殊的树形结构,一般由节点和有向边组成。其中,节点表示特征、属性或者一个类,而有向边包含判断条件。决策树从根节点开始延伸,经过不同的判断条件后,到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下,我们从根节点输入数据,经过多次判断后,这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。

机器学习|感知机和人工神经网络详解 (Python 语言描述)

人工神经网络是一种发展时间较早且十分常用的机器学习算法。因其模仿人类神经元工作的特点,在监督学习和非监督学习领域都给予了人工神经网络较高的期望。目前,由传统人工神经网络发展而来的卷积神经网络、循环神经网络已经成为了深度学习的基石。本篇文章中,我们将从人工神经网络的原型感知机出发,介绍机器学习中人工神经网络的特点及应用。

机器学习| 支持向量机详解 (Python 语言描述)

在前面的文章中,我们对线性分布和非线性分布的数据处理方法进行了简单的介绍和实际的实验操作,当前还有一种机器学习方法,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中都表现出了许多独特的优势,在样本量较小的情况,其实际运用效果甚至超过了神经网络,并且其不仅可以应用于线性分布数据,还可以用于非线性分布数据,相比于其他基本机器学习分类算法如逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯等,其最终效果的表现一般都会优于这些方法。

机器学习| 朴素贝叶斯详解 (Python 语言描述)

在分类预测中,以概率论作为基础的算法比较少,而朴素贝叶斯就是其中之一。朴素贝叶斯算法实现简单,且预测分类的效率很高,是一种十分常用的算法。

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