流形学习算法lle的线性化方法
流形学习算法lle的线性化方法,是一种非监督的降维方法,比lle的优势在于可以将新的样本点映射到低维空间。...
流形学习算法lle的线性化方法,是一种非监督的降维方法,比lle的优势在于可以将新的样本点映射到低维空间。...
介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K均值、随机森林等,这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。本书在简明扼要地阐明基本原理的基础上,侧重于介绍如何在Python环境下...
本程序实现的功能为建立一分类器,用于进行有监督的分类学习....
模式识别一份很好的作业,包括线性分类器;最小风险贝叶斯分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取有效特征,支持向量机...
聚类分析是将集合中的数据按其相似性大小分成不同类别的一种方法,它是模式 识别中多变量无监督学习的一个分支,己成功地用于医学,地质,财务,工程,图像 处理和文档等的数据分类中;含有实现此算法的源码...