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RSS订阅原创 非监督学习算法K均值(K-Means)探讨
一 K均值算法介绍及实现二 改进版本的K均值算法二分K均值算法三 SKlearn库中的K-Means一. K均值算法介绍及实现K均值算法（K-means)是无监督学习中的一种，其算法简洁容易实现，且Sklearn包中也提供了相应的模块可以直接调用。在<<机器学习实战>>书中，也对该算法进行了介绍。常规的K-means算法在<<机器学习实战>>书中介绍如下：k 均值 是 发现 给定 数据 集
2017-06-28 21:53:22
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原创 机器算法实战中logistcal回归与SKlearn库算法对比
<<机器算法实战>>中logistcal回归中省略部分的推导在该书中，第一版本的logistcal回归梯度上升优化算法中有几行代码： 其中最后一行代码隐含了一个结论，即： 初次接触时难免会对该结论有些困惑。该结论的具体的推导过程如下：<<机器算法实战>>中logistcal回归中系数的收敛书中利用随机梯度下降法预测病马死亡率时，多次重复调用模型，可以看出错误率变动仍然会比较大。这说明回归系数
2017-06-11 20:05:27
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原创 合并排序算法介绍，以及C语言实现
算法介绍C语言实现算法介绍合并排序算法原理简单，时间复杂度低，且算法具有稳定性，在各类排序算法中具有较好的性能。本文将介绍合并算法的原理，并给出其C语言的实现。合并排序将待排序数组分隔成两个部分。先将这两个子数组进行排序，然后再将其合并。对于子数组的排序，则可以递归调用合并排序算法本身。算法分成数组拆分，与合并两个部分。拆分的实现较为简单，可以直接将数组从中间分隔成两个子数组。递归调用拆分，直到
2017-06-11 10:28:23
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原创 Python numpy库中的array，list与矩阵的乘法，以及增添元素的方法
Python作为一类弱类型语言。习惯了C/C++或者是Java等强类型语言的人在刚刚上手的时候可能会有些不习惯。在数据处理中，我们经常会用到numpy库中的数组，列表与矩阵等参数类型。而这些类型在调用某些方法的时候如果参数类型错误，往往会得不到想要的结果。注意数组有另外一个array库，array库中数组的使用方法和numpy库中的数组有很大的不同。注意不要混淆.
2017-05-21 13:44:45
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空空如也
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