寿命预测与故障诊断作为复杂装备系统可靠性分析中的两类重要问题，基于数据驱动的机器学习分析方法具有良好的
工程效果；文章系统地从故障预测与寿命估算及后续健康管理的实际工程需求出发，深入分析该类型系统因性能衰退出现的早期
故障诊断与维护时间确定的共性难点问题并深度挖掘其所对应的关键科学问题，对机器学习算法在其中的应用与研究进行综述，
重点阐述了人工神经网络、支持向量机等机器学习算法，对于完善可靠性分析方法，进一步推动机器学习算法在可靠性工程领域
的运用具有一定的指导意义。
2022-01-05 20:09:31
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spark机器学习算法研究和源码分析
本项目对spark ml包中各种算法的原理引入和对算法的代码实现进行详细分析，预测加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的多样化实现方式。
本系列文章支持的spark版本
火花2.x
本系列的目录结构
本系列目录如下：
说明
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本人水平有限，分析中难免有错误和误解的地方，请大家不吝指教，万分感激。有问题可以到讨论。
执照
本文使用的许可见
2022-01-03 14:13:19
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各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理，推导过程、相关扩展方法和代码实战，并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识，辅以多个代码实战，帮助您深入理解线性回归算法。
2021-12-31 22:43:59
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使用R的集成方法
######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。
2021-12-29 22:46:40
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经典机器学习算法的Python源码，包括DecisionTree、DeepLearning、KMeans、kNN、logistic regression、ManifoldLearning、NaiveBayes、PCA、Ridge、SVM
2021-12-28 15:49:19
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自述文件
薪水预测
数据挖掘项目
#DATA可以在项目/数据中找到
2021-12-28 14:44:26
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数据挖掘 (DM) 涉及一种核心算法，它使数据比基本见解和知识更深入。 事实上，数据挖掘更多是知识发现过程的一部分。 信用卡 (CC) 提供商为其客户提供多张卡。 所有信用卡用户必须是真实和真诚的。 任何类型的错误都可能导致金融危机。 由于无现金交易的快速增长，不太可能，虚假交易也可以增加。 欺诈交易可以通过研究各种行为的信用卡作为先前的交易历史数据集来识别。 如果与可用成本模式有任何偏差，则为虚假交易。 DM 和机器学习技术 (MLT) 广泛应用于信用卡欺诈检测 (CCFD)。 在这份调查报告中，我们展示了各种广泛使用的 DM 和 MLT 检测信用卡欺诈的迹象。
2021-12-26 18:54:16
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本文总结博客中关于机器学习十大算法的详细过程，进行汇总，包括广义线性模型、softmax 回归 、逻辑回归、梯度下降法、Logistic 回归与牛顿迭代法、两种梯度下降法、相对熵（KL 散度）、K-Means 聚类算法 、朴素贝叶斯分类、决策树之 ID3 算法 、决策树之 C4.5 算法、 决策树之 CART 算法、随机森林、K-D 树、KNN 算法、BFGS 算法、L-BFGS 算法、文本特征属性选择。
十九、矩阵求导解最小二乘问题
二十、局部加权回归
二十一、最小二乘的概率解释
2021-12-23 02:45:43
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