发布时间：2014-05-22 16:57:16
在这篇博客中，我们首先简单的介绍SVM，包括：线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。之后，给出一个SMO的简单python实现代码。最后，给出我们简单的算法和scikit中的LinearSVC方法进行比较。我们知道，在机器学习算法中用于分类问题的方法有很多，比如：logistic分类法、贝叶斯分类法等。他们都有.........【阅读全文】
发布时间：2014-04-26 14:39:05
上一篇文章提到过两种分类方法，一种是GDA另一种是Logistic分类法。这两种分类法各有各的有适和特点，虽然它们可以实现二分类，但是他们要求输入特征是连续的。朴素Bayes方法是一种处理离散特征的分类方法。这篇博客正，我们先简单的介绍Bayes分类法，然后给出其python实现代码。我们知道朴素Bayes是基于贝叶斯理论.........【阅读全文】
发布时间：2014-04-15 21:13:39
GDA方法与Logistic方法的主要区别在于这两个模型的假设不同：GDA方法假设p(x|y)服从多元高斯分布，并且输入特征是连续的；Logistic方法并没有GDA那么强的假设，它既没有要求p(x|y)服从多元高斯分布，也没有要求输入特征是连续的。因此Logistic的适用范围比GDA更加广泛。例如：如果输入特征符合泊松分布，则Logistic得到的结.........【阅读全文】
发布时间：2014-04-06 16:54:35
点击(此处)折叠或打开# -*- coding: utf-8 -* ''' 线性回归与局部加权线性回归python代码 ''' from numpy import *def reression(testPoint,trainSet,targetSet).........【阅读全文】
