第十章 随机森林聚类算法随机森林是一种集成学习算法，它由多棵决策树组成。用多棵决策树联合预测可以提高模型的精度，这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随机抽样，在训练决策树时，每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。目录变 量10.4随机森林案例10.5CO...
第七章 数据降维目录主成分分析7.1数据降维算法案例7.2CONTENTS在很多应用问题中向量的维数会很高。处理高维向量不仅给算法带来挑战，而且不便于可视化，另外还会面临维数灾难的问题。降低向量的维数是数据分析中一种常用的手段。本章介绍经典的线性降维方法 - 主成分分析，以及非线性降维技术 - 流形学习算法。主成分分析7.1主成分分析在有些应用中向量的维数非常高。以图像数据为例，对于高度和宽度都为...
第九章 人工神经网络训练算法人的大脑由大约 800 亿个神经元组成，每个神经元通过突触与其他神经元相连接，接收这些神经元传来的电信号和化学信号，对信号汇总处理之后输出到其他神经元。大脑通过神经元之间的协作来完成它的功能，神经元之间的连接关系是在进化过程中以及生长发育、长期的学习、对外界环境的刺激反馈中建立起来的。人工神经网络是对这种机制的简单模拟。它由多个相互连接的神经元构成，这些神经元从其他相连...
第二章 决策树目录基本流程与划分2.1训练算法2.2决策树算法案例2.3CONTENTS决策树是一种基于规则的方法，它用一组嵌套的规则进行预测。在树的每个决策节点处，根据判断的结果进入下一个分支，反复直行此类操作最终到达叶子节点，得到预测结果。这些规则是通过训练得到的，而不是人工制定的。基本流程与划分2.1基本流程与划分下面我们来对一个简单的案例进行说明：假设孩子们想要出去打羽毛球，尽管愿望非常的...
第八章 聚类算法聚类算法聚类属于无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（ Cluster ）。与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。与有监督学习算法相比，无监督学习算法的研究进展更为缓慢，但在很多实际问题中得到了成功的应用。目录基于密度的算法8.5算法评价指标8.6聚类算法案例8.7CON...
第十一章 机器学习在生物信息中的应用目录蛋白质相互作用热点识别11.1实验数据集11.2特征提取与机器学习建模11.3CONTENTS近年来，人工智能飞速发展。作为人工智能的核心，机器学习已得到广泛应用，例如：自然语言处理（ NLP ），、计算机视觉，、医学诊断，、生命科学，、金融证券，、推荐系统，、自动驾驶，、物联网，、智慧农业和智慧城市等。实验结果分析11.4蛋白质相互作用热点识别11.1蛋白...
第一章 机器学习基本概念引言机器学习作为当前解决人工智能问题的主要技术，在该体系中处于核心地位。它作为一门多领域交叉学科，涉及了统计学、概率论、逼近论、算法复杂度理论等多门学科。该学科实际上是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。当下主要应用领域有机器视觉、语音识别、数据挖掘等。这些应用在我们的日常生活中随处可见，如：微信上的...
第六章 贝叶斯分类器目录贝叶斯决策6.1朴素贝叶斯分类器6.2正态贝叶斯分类器6.3CONTENTS贝叶斯分类器是一种概率模型，它用贝叶斯公式解决分类问题。如果样本的特征向量服从某种概率分布，则可以计算特征向量属于一个类的条件概率，条件概率最大的类为分类结果。如果假设特征向量各个分量之间相互独立，则为朴素贝叶斯分类器；如果假设特征向量服从多维正态分布，则为正态贝叶斯分类器。贝叶斯分类器案例6.4贝...
第三章 k 近邻算法目录CONTENTS基本概念3.1预测算法3.2距离定义3.3k 近邻算法案例3.4基本概念3.1基本概念俗话说得好，“物以类聚，人以群分”，判别一个人的品质特征，常常可以从他的朋友入手，所谓观其友，而知其人。 K 近邻算法就是和此理论类似的一种简单的机器学习算法。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的 k 个样本，统计这些样本的类别进行...
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