2.1 数据集 目标 知道数据集的分为训练集和测试集 会使用sklearn的数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址 ...
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2021-07-19 16:53:01
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0 简介 1 是否预测了正确的数值 from sklearn.metrics import mean_squared_error as MSE MSE(yhat,Ytest) y.max() y.min() cross_val_score(reg,X,y,cv=10,scoring="mean_sq ...
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2021-07-05 17:07:25
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1 支持向量机分类器是如何工作的 2 支持向量机原理的三层理解 3 sklearn中的支持向量机 ...
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2021-06-30 17:55:58
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第三次实验 一、相关信息 | 实验班级 | 机器学习 | | | | | 实验名称 | 朴素贝叶斯算法及应用 | |学号|3180701137| 二、实验信息 【实验目的】 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型 ...
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2021-06-29 15:17:58
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一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
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2021-06-28 20:14:49
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1 逻辑回归的参数列表 2 逻辑回归的属性列表 3 逻辑回归的接口列表 ...
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2021-06-28 20:12:53
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PCA对手写数字数据集的降维 还记得我们上一周在讲特征工程时，使用的手写数字的数据集吗？数据集结构为(42000, 784)，用KNN跑一次半小时，得到准确率在96.6%上下，用随机森林跑一次12秒，准确率在93.8%，虽然KNN效果好，但由于数据量太大，KNN计算太缓慢，所以我们不得不选用随机森林 ...
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2021-06-28 18:03:47
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1 PCA参数列表 2 PCA属性列表 3 PCA接口列表 ...
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2021-06-28 18:03:27
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1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集 ...
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2021-06-23 16:38:22
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计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据，拟合模型和计算连续 5 次的分数（每次不同分割）来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: >>> from skle ...
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2021-06-20 17:46:16
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