机器学习和数据挖掘算法 - Python 实现

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x

本书详细介绍了数据挖掘中常见的算法及其应用，涵盖了遗传算法、优化问题、搜索排序等内容，所有算法均基于Python实现。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，其中决策树作为一种广泛应用的机器学习算法，被广泛应用于实际问题中。本研究详细探讨了基于决策树的数据挖掘算法的技术原理、实现方法及其在不同领域的应用。决策树通过一系列规则划分数据集，构建分类模型，适用于信用评估、医疗诊断等多个领域。研究还探讨了决策树算法的优势和局限性，以及相关的改进策略如CART和随机森林等。

这份82页的幻灯片详细介绍了10种经典机器学习算法，包括它们的应用场景、优缺点以及实际应用案例。

数据挖掘和机器学习领域中，回归算法广泛应用于预测连续数值型输出。回归分析帮助理解输入变量对输出变量的影响，在金融预测、销售预测和天气预报等实际问题中至关重要。实验“数据挖掘与机器学习：回归算法优化”包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、岭回归与Lasso回归、支持向量回归（SVR）、随机森林回归和梯度提升回归（GBRT）等内容。评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），同时介绍模型选择与调参方法。聚类算法如K-means也可能作为预处理步骤。

利用Matlab强大的科学计算能力与工具箱， 深入探讨了几种常用机器学习算法的实现， 包括BP神经网络、支持向量机、LVQ神经网络、粒子群优化算法以及离散Hopfield神经网络等。 通过具体的代码示例和算法流程解析，帮助读者快速掌握这些算法的基本原理和Matlab实现方法，为进一步的机器学习研究和应用奠定基础。

使用 Spark、PySpark、Spark 管道、Jupyter Notebook 学习数据挖掘机器学习

机器学习领域中，关联规则挖掘算法是至关重要的研究方向。其中最具有效性和影响力的算法包括Apriori、DHP、PARTITION和FPGrowth。这些算法在数据挖掘和模式识别中发挥着重要作用，帮助分析数据集中的关联规则和模式。

Imbalancd 库中包含 21 种算法： 欠采样 (8 种)- 集群中心点- 凝聚最近邻- 编辑最近邻- 重复编辑最近邻- AlIKNN- 实例硬度阈值- 近邻遗漏- 邻域清理规则- 单侧选择- 随机欠采样器- 托梅克链接 过采样 (11 种)- 随机过采样器- SMOTENC- SMOTEN- ADASYN- 边界 SMOTE- KMeans SMOTE- SVMSMOTE 组合采样 (2 种)- SMOTEENN- SMOTETomek