) 模型效果： 1y_pred = ppn.predict(X_test_std) 2print('错误分类的样本数: %d' % (y_test !...虽然上图中做出的每个决策都是根据离散变量，但也可以用于连续型变量，比如，对于Iris中sepal width这一取值为实数的特征，我们可以问“sepal width是否大于2.8cm？”...D，得到多个特征划分数据集D的信息增益，从这些信息增益中选择最大的，因而当前结点的划分特征便是使信息增益最大的划分所使用的特征。...在每个节点执行以下操作： 通过不重复抽样选择d个特征 利用上面的d个特征，选择某种度量分割节点 步骤3: 重复步骤1和2，k次； 步骤4: 对于每一个测试样例，对k颗决策树的预测结果进行投票。...变参模型的两个典型示例是决策树/随机森林和核SVM。 KNN属于变参模型的一个子类：基于实例的学习(instance-based learning)。
naive_bayes.MultinomialNB：多项式分布下的朴素贝叶斯，适用于离散变量，其假设各个特征xi在各个类别y下是服从多项式分布的，故每个特征值不能是负数。...由于我们是通过先验和数据来决定后验的概率从而决定分类，所以分类决策存在一定的错误率。 4、SVM 3.1算法原理 Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。...决策树生成： 根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长。 树结构来说，递归结构是最容易理解的方式。...5.2算法原理 5.1.1ID3算法 ID3算法是最早提出的一种决策树算法，ID3算法的核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归的构建决策树。...具体方法是：从根节点开始，对节点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点的特征，由该特征的不同取值建立子节点：再对子节点递归的调用以上方法，构建决策树：直到所有的特征信息增益均很小或没有特征可以选择为止
【机器学习】分类与回归——掌握两大核心算法的区别与应用 1. 引言 在机器学习中，分类和回归是两大核心算法。它们广泛应用于不同类型的预测问题。...常见的回归算法 1. 决策树回归（Decision Tree Regressor） 决策树是一种基于树形结构的回归算法，通过递归划分特征空间来预测目标值。...如何选择分类或回归算法？ 数据的输出类型：首先根据输出是离散值还是连续值选择分类或回归算法。...计算资源：一些复杂的算法如支持向量机和神经网络需要大量计算资源，而简单的模型如线性回归和 KNN 相对较快。 8....总结与未来展望 分类和回归是机器学习中两类基本问题，它们分别解决了离散输出和连续输出的预测需求。通过理解二者的区别和实际应用，你可以更好地解决不同类型的预测问题。
虽然上图中做出的每个决策都是根据离散变量，但也可以用于连续型变量，比如，对于Iris中sepal width这一取值为实数的特征，我们可以问“sepal width是否大于2.8cm？”...D，得到多个特征划分数据集D的信息增益，从这些信息增益中选择最大的，因而当前结点的划分特征便是使信息增益最大的划分所使用的特征。...在每个节点执行以下操作： 通过不重复抽样选择d个特征 利用上面的d个特征，选择某种度量分割节点 步骤3: 重复步骤1和2，k次； 步骤4: 对于每一个测试样例，对k颗决策树的预测结果进行投票。...对于参数模型，在训练过程中我们要学习一个函数，重点是估计函数的参数，然后对于新数据集，我们直接用学习到的函数对齐分类。典型的参数模型包括感知机、逻辑斯蒂回归和线性SVM。...变参模型的两个典型示例是决策树/随机森林和核SVM。 KNN属于变参模型的一个子类：基于实例的学习(instance-based learning)。
尽管逻辑回归是广义线性模型的特例，但广义线性模型还可以包括其他的连接函数和分布。通过选择不同的连接函数和分布，广义线性模型能够适应各种类型的响应变量，如连续型变量、二项分布、泊松分布等。...换句话说，L1正则化具有特征选择的效果，可以自动发现和选择与目标变量最相关的特征。...knn算法中我们最需要关注两个问题：k值的选择和距离的计算。...Kd树的建树和搜索算法都可以通过递归实现，其中切分超平面的选择策略和距离计算方法具体取决于应用场景和算法设计。 支持向量机SVM 简单讲解SVM模型原理？...如果数据中存在缺失值，直接使用SVM模型可能会导致不准确的结果或产生错误的分类。 在实际应用中，可以采取以下几种处理缺失值的方法来处理SVM模型： 1.
基本原理 数模型通过递归切割的方法来寻找最佳分类标准，进而最终形成规则。分类树用基尼系数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。 决策树的学习算法包含特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝过程。...特征选择 选择对训练数据具有分类能力的特征，特征选择的准则是信息增益、或信息增益比，特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间。 决策树通过信息增益准则选择特征。因为信息增益大的具有更强的分类能力。...具体方法：对于训练数据集，计算每个特征的信息增益，比较大小，选择信息增益大的那个特征。 分类决策树的生成 通过计算信息增益、信息增益比、基尼系数作为特征选择准则，从根节点开始，递归地产生决策树。...对于每个特征 ，对其可能取的每个值 ，将数据集切分成两部分，并计算基尼指数。选择基尼系数最小的特征以及其切分点作为最优特征和最优切分点。不断循环直至满足条件停止。..., y_pred)) Accuracy: 0.8904109589041096 决策树用于特征创造 将每日来盘价、收盘价、交易量等进行环比，得到每天是增是减的分类型变量。
，偏差（bias)越大，方差（variance）越小 我们可以选择α以最小化排除错误，这里使用糖尿病数据集而不是人为制造的数据： alphas = np.logspace(-4, -1, 6)from...岭回归造成的偏差被称为正则化（归整化，regularization） 稀疏性： 只拟合特征1和特征2： 【注意】整个糖尿病数据包含11维数据（10个特征维，一个目标变量），很难对这样的数据直观地表现出来...我们可以看到，尽管特征2在整个模型中占据很大的系数，但是和特征1相比，对结果y造成的影响很小。...为了提升问题的状况（考虑到高维灾难），只选择信息含量较大的（对结果y造成的影响较大的）的特征，不选择信息含量较小的特征会很有趣，如把特征2的系数调到0.岭回归将会减少信息含量较小的系数的值，而不是把它们设置为...存在不同的标准和条件去选择成分。 主成分分析：PCA 主成分分析（PCA）选择在信号上解释极大方差的连续成分。
样本的标准分数（也称为z-scores）按如下所示的方法计算： 线性模型中因子如l1，l2正则化和学习器的目标函数中的SVM中的RBF核心假设所有的特征都集中在0周围并且有着相同顺序的偏差。...其它学习模型，如有欧几里得距离测量的KNN、k-均值、SVM、感知器、神经网络、线性判别分析、主成分分析对于标准化数据可能会表现更好。 尽管如此，我还是建议你要理解你的数据和对其将要使用的算法类型。...备注：在缩放和标准化中二选一是个令人困惑的选择，你必须对数据和要使用的学习模型有更深入的理解，才能做出决定。对于初学者，你可以两种方法都尝试下并通过交叉验证精度来做出选择。...我们得到一个错误信息：不能把字符型转换成浮点型。...因此，这里真正在发生的事是像逻辑回归和基于距离的学习模式，如KNN、SVM、基于树的方法等等，在Sklearn中需要数字型数组。拥有字符型值的特征不能由这些学习模式来处理。
1.3 特征选择方法 过滤法（Filter Method）： 方差阈值法：删除方差较小的特征，因为这些特征对模型贡献较小。 卡方检验：计算特征与目标变量之间的独立性，通过卡方统计量筛选特征。...互信息法：通过计算特征与目标变量之间的信息增益选择特征。...包装法（Wrapper Method）： 递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）：利用基模型（如逻辑回归、SVM）反复训练模型，每次去掉重要性最低的特征..., y_train_resampled = rus.fit_resample(X_train, y_train) 4.3 模型选择与训练 选择多种模型如逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等进行训练和评估...模型选择与训练： 选择多种模型如逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等进行训练和评估，选择表现最佳的模型。
(w) 如果 x 刚好和某样本重合，di = 0 的话，1/d 就正无穷了，那么直接取该样本的 y 值，不考虑其他点（sklearn的做法），这样得到的 Y 值就相对比较靠谱了： ?...对比 SVM 的 ONE_CLASS 检测方法，(j) kNN-d 有接近的识别效果，然而当特征维度增加时，SVM 的 ONE_CLASS 检测精度就会急剧下降，而 (j) kNN-d 模型就能获得更好的结果...分类器精度明显好于传统的 kNN，和 SVM 有得一拼： ?...就是一种空间二分数据结构，构建很简单，选择一个切割坐标轴（所有样本在该坐标轴上方差最大）并将样本按该坐标轴的值排序，从中位切割成左右两个部分，然后继续递归切割，直到当前节点只有一个样本为止。...搜索的话就先递归找到目标点 z 所在的叶子节点，以该节点包含的样本 x 作为 “当前最近点”，再以 x 到 z 的距离 d 为半径，z 为圆心对整棵树进行递归范围搜索（如果某子树范围和球体不相交就不往下递归
相比之下，对于非数学函数为基础的模型(如KNN或决策树)，不需要定义损失函数,而是通过不同的方法进行匹配，例如在KNN的情况下找到最近的邻居，或者在决策树的情况下根据特征值递归分割数据。...值得注意的是，所有具有线性核的线性模型(如OLS、LASSO、Ridge、SVM等)，都可以写成线性方程y=wX+b的形式。然而，这些模型之间的区别在于用于估计模型参数w和b的最优值的代价函数。...在每个子集上递归重复分割过程，直到满足停止条件(通常是当子集变得太小或进一步分割无法提高模型性能时)。 分割规则基于数据集特征或属性，算法在每一步中选择对模型性能改善最显著的特征。...然而，有必要将SVM只是理解为一个线性模型，和OLS回归类似，方程为y=wX+b。...从这个角度来看，将机器学习模型分为三种主要类型，从而有助于理解其功能： （1）基于距离的模型：在这种类型中，KNN不是一个合适的模型，因为新数据的距离是直接计算的，而在LDA或QDA中，是基于分布距离计算
特征工程：选择合适的特征对数据进行表征，并进行特征提取、转换和选择，以提高模型的性能。 模型选择与训练：选择合适的机器学习算法，并使用训练数据对模型进行训练。...iris.target y fit(), fit_transform(), 和 transform() 是在机器学习中常用的方法，用于数据预处理和模型训练过程中的特征处理。...具体使用哪个方法取决于任务的需求和数据处理的流程。 （二）独热编码 独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的分类变量处理方法，用于将具有有限个取值的离散特征转换为二进制向量表示。...在处理分类特征时，一种常见的方法是使用LabelEncoder类将字符串类型的数据转换为整数编码，然后再进行独热编码。...注意，fit_transform()方法同时执行了学习和转换步骤。 独热编码常用于机器学习中对分类特征的处理，它可以将分类变量转换为数值变量，使得机器学习算法能够更好地处理这些特征。
数据预处理：对数据进行清洗、处理和转换，以便于模型处理。包括处理缺失值、特征选择和特征工程等。 模型选择：选择适合的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。 模型训练：使用训练数据来训练模型。...，目标变量根据特征和设定的条件生成二分类标签。...2.3.2 决策树构建过程 决策树的构建过程主要包括以下几个步骤： 选择最佳分割点：在当前节点上选择一个特征及其分割点，使得数据按照该特征分割后，目标变量的纯净度最大化。...递归分割数据：将数据按照选择的分割点分割成两部分，并对每部分数据重复上述步骤，直到满足停止条件（如达到最大深度或叶子节点纯净度足够高）。...贝叶斯定理的数学表达式为： 2.6.2 朴素贝叶斯的类型 朴素贝叶斯分类器有多种类型，主要根据特征值的不同分布假设进行分类： 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）：假设特征值服从高斯分布
选择误差最小的k KNN的回归 在找到最近的k个实例之后，可以计算这k个实例的平均值作为预测值。...SMO SMO是用于快速求解SVM的 它选择凸二次规划的两个变量，其他的变量保持不变，然后根据这两个变量构建一个二次规划问题，这个二次规划关于这两个变量解会更加的接近原始二次规划的解，通过这样的子问题划分可以大大增加整个算法的计算速度...ID3 首先是针对当前的集合，计算每个特征的信息增益 然后选择信息增益最大的特征作为当前节点的决策决策特征 根据特征不同的类别划分到不同的子节点（比如年龄特征有青年，中年，老年，则划分到3颗子树） 然后继续对子节点进行递归...停止条件 直到每个叶子节点都只有一种类型的记录时停止，（这种方式很容易过拟合） 另一种时当叶子节点的记录树小于一定的阈值或者节点的信息增益小于一定的阈值时停止 关于特征与目标值 特征离散 目标值离散：可以使用...关于CART Cart可以通过特征的选择迭代建立一颗分类树，使得每次的分类平面能最好的将剩余数据分为两类 gini=1-sigma(pi^2)，表示每个类别出现的概率和与1的差值， 分类问题：argmax
一、有监督学习 有监督学习是机器学习中的一种重要方法，它利用带有专家标注的标签训练数据，学习从输入变量X到输出变量Y的函数映射。...缺点： 计算量大：KNN算法的计算复杂度较高，特别是在大数据集上，它的计算量很大。 需要选择合适的K值：K值的选择对KNN算法的性能影响很大，如果选择不当，可能会导致分类效果不佳。...可解释性强：SVM的决策边界易于解释，可以提供有关数据的有用信息。 缺点： 对参数和核函数敏感：SVM的性能对参数（如惩罚系数、核函数等）和核函数的选择非常敏感。...计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。 选择主成分：根据设定的主成分个数，选择前k个最大的特征值对应的特征向量，构成新的坐标系。...这是因为不同的机器学习模型基于不同的算法和原理，从而在处理不同类型的数据和问题时表现出不同的性能和特点。
数据的理解主要在于分析数据维度、数据类型属性、数据分布以及相关性等。...数据特征选择，有助于降低数据的拟合度，提高算法的精度，减少训练时间。...特征选择主要是选择对结果影响最大的数据特征，在sklearn里面通过卡方检验的实现，卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小。...print("特征个数：",fit.n_features_) print("被选定的特征：",fit.support_) print("特征排名:",fit.ranking_) 最后一种特征选择的方法是...Bagged Decision Trees,Random Forest和Extra Trees。 Boosting: 训练多个模型并组成一个序列，序列中的每一个模型都会更正前一个模型的错误。
通用的机器学习算法包括： 1.决策树。 2.SVM。 3.朴素贝叶斯。 4.KNN。 5.K均值。 6.随机森林。 ? 下面是使用Python和R代码实现并简要解释这些常见机器学习算法。...这需要基于一些非常重要的属性和独立变量完成的，以使组群尽可能独立。...前三个函数用于连续函数，Hamming用于分类变量。如果K = 1，那么这个情况就被简单地分配给它最近的邻居的类别。有时候，在执行KNN建模时选择K是一个巨大的挑战。...KNN可以很容易地映射到我们的真实生活中。如果你想了解一个你不了解的人，你可能会想知道他们的密友和他们进入的圈子，以获得他们的信息！ 选择KNN之前需要考虑的事项是： KNN在计算资源上是昂贵的。...每棵树种植和生长如下： 如果训练集中的病例数为N，则随机抽取N个病例样本，并进行替换。 如果有M个输入变量，则指定一个数m 选择每个m变量，并且使用m上的最佳划分来分割节点。
前言 本文是模式识别课程关于支持向量机（SVM）算法的课程设计，根据人脸的面部特征，通过SVM算法将表情分为7类。...采用Hog批量提取图片特征 采用方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradient,HOG）来提取特征，法国研究人员Dalal在2005的CVPR提出HOG+SVM的方法，...，c越大，分类越严格，不能有错误；c越小，意味着有更大的错误容忍度。...和其它方式进行对比 线性核SVM（前面筛选出最好的C=15.52） svm = SVC(C = 15.52, kernel='linear') svm.fit(X_train, Y_train) Y_predict...= svm.predict(X_test) acc = accuracy_score(Y_test, Y_predict) print('SVM准确率为: ', acc) KNN准确率 knn = KNeighborsClassifier
数据准备在机器学习建模之前，数据准备是一个至关重要的步骤。这包括数据的清洗、处理和特征选择等。...我们将使用著名的鸢尾花（Iris）数据集进行演示，该数据集包含150个样本，每个样本由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个目标变量（鸢尾花种类）组成。...，可以帮助我们理解数据分布和特征之间的关系。...对于KNN模型，可以通过查看特征重要性来理解模型的预测。这可以通过可视化方法来实现。特征重要性可视化由于KNN是一种基于实例的算法，其特征重要性并不像其他模型（如决策树或线性回归）那样直接。...除了KNN，我们还可以使用其他流行的模型进行比较，如支持向量机（SVM）、随机森林和逻辑回归。
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