郑捷的机器学习算法下载

weixin_39821526 2019-10-03 01:30:15

郑捷的机器学习算法原理与编程实践，个人感觉还不错的一本书，里边源代码丰富，并且有实例支撑。如果无法下载请给我发邮件49041128@qq.com
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（上接第二章）　　4.3.1 KMeans 算法流程　　算法的过程如下：　　（1）从N个数据文档随机选取K个文档作为质心　　（2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类　　（3）重新计算已经得到的各个类的质心　　（4）迭代（2）~（3）步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值，算法结束。　　4.3.2 辅助函数　　（1）文件数据转为矩阵：...

　　4.1 推荐系统概述　　4.1.1 从亚马逊网站认识推荐系统　　4.1.2 推荐系统架构　　　　第一部分推荐系统至少三个推荐方：　　物品信息、用户信息、用户对物品或者信息的偏好　　第二部分算法区域：推荐模型　　基于人口统计学的推荐机制、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐（基于项目、基于用户）、基于隐语义的推荐模型　　4.2 协同过滤及其算法　　4.2.1...

在此仅将原文代码要做的修改附上修改前 '''def loadDataSet(self,path,labels): d="/t" d=d.encode(encoding="utf-8") recordlist=[] fp=open(path,"rb") content=fp.read() # print(conten...

最近打算自学机器学习的算法原理以及Python的编程实践，找到了郑捷所著的《机器学习算法原理与编程实践》一书，感觉原理推导与代码实践安排比较合理，因此决定跟着课本内容进行实践。由于学习内容较多且知识点比较分散，现准备做一个读书笔记，主要记录下代码实践过程（课本代码采用Python2.7，但现在python3.0已成主流，故对部分代码稍作修改）和算法关键实现原理，以备之后复习翻阅对象、矩阵与矢量化编程的代码实例（numpy运算和Linalg线性代数库的熟悉） ——代码编辑平台：Anaconda3自带

（上接第二章）　　2.4 分类算法：KNN 　　2.4.1 KNN算法原理(略）　　KNN算法的步骤构成：　　第一阶段：确定k值（就是指最近邻居的个数）。一般是一个奇数。因为测试样本有限，故取k值为3. 　　第二阶段：确定距离度量公式。文本分类一般使用夹角余弦，得出分类数据点和所有已知类别的样本点，从中选择距离最近的k个样本。　　第三个阶段：统计这k个样本点中各个类别的数量，根...

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