splitDataSet这个函数困扰了我好一阵子，为什么以某一特征值为标准进行划分数据集以后，变成了局部？例如，如果以第1个特征为0为标准进行划分，那么返回的结果集就是不含有此特征的结果集，如下图红框部分所示： 代码表示为：[[1, 'no'], [1, 'no']] 同理，如果以第1个特征为1作为 ...
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2018-02-02 23:15:44
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输出结果 样本总数：8当前labelCounts状态：{'1': 1}当前labelCounts状态：{'1': 1, '2': 1}当前labelCounts状态：{'1': 1, '2': 1, '3': 1}当前labelCounts状态：{'1': 1, '2': 1, '3': 1, '4 ...
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2018-02-01 20:38:24
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def start(): group,labels = createDataSet() return classify0([3,3], group, labels, 4)def createDataSet():group = array([[1,2],[2,3],[1,1],[4,5]]) #此处随 ...
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2018-01-26 14:00:01
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机器学习实战四（Logistic Regression） 这一章会初次接触 ，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。 Logistic回归 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分裂精度可能不高 原理：根据现有数据堆分类边界线建立回归公式， ...
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2018-01-10 16:54:25
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机器学习实战三（Naive Bayes） 前两章的两种分类算法，是确定的分类器，但是有时会产生一些错误的分类结果，这时可以要求分类器给出一个最优的猜测结果，估计概率。朴素贝叶斯就是其中一种。 学过概率论的人对于贝叶斯这个名字应该是相当的熟悉，在学条件概率的时候，贝叶斯公式可谓是一针见血。这里的“朴素 ...
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2018-01-09 14:42:53
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机器学习实战一（kNN） 跟着老师做一个项目，关于行车记录仪识别前方车辆，并判断车距，不太好做。本来是用OpenCV，做着做着，突然发现需要补习一下机器学习的内容。 这本书买了很久了，当时还是看了很多人推荐，不过到现在才想起翻出来看。第二章kNN的例子刚跟着做完，书里讲的很清楚，代码条理分明，只不过 ...
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2018-01-01 18:23:04
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从今天起，开始学习《机器学习实战》，并记录学习到的知识点。 -- 2017-12-31 1，第2章KNN算法笔记_函数classify0 ...
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2017-12-31 21:10:59
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《机器学习实战》知识点笔记目录 K-近邻算法(KNN)思想： 1，计算未知样本与所有已知样本的距离 2，按照距离递增排序，选前K个样本(K<20) 3，针对K个样本统计各个分类的出现次数，取最大次数的分类为未知样本的分类 函数classify0虽然只有短短的几行代码，涉及的知识点却非常多，具体的知识 ...
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2017-12-31 20:56:23
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2017.12.1-至今: 1.<机器学习实战>进行中 2.<统计学习方法>进行中 3.<集体智慧编程>进行中 2017.10.16-2017.11.30 1.<Python3网络爬虫实战案例> --崔庆才 看完，代码过完(部分需要云主机的章节未实践) 2017.9.1-2017.10.15 1.< ...
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2017-12-29 20:06:11
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0、引言 在看机器学习实战这本书时，遇到numpy.tile(A,B)函数，开始没太明白这个函数用法，网上帖子也不太详细，经过一番试验后基本搞明白基本用法，分享给大家。 1、函数定义 tile函数是模板numpy.lib.shape_base中的函数。 函数形式：tile(A，rep) 功能：重复A ...
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2017-12-28 00:08:18
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