原题，以不剪枝的决策树作为基学习器，对西瓜数据集实现Adaboost分类。 运行结果如下： 分类结果训练结果相当好。当然也测试了最大深度为1的决策树作为基学习器，结果如下： ...
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2016-07-05 22:16:09
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用Bagging,以决策树为树桩，在西瓜数据集上实现。 基学习器个数依次为3,5,11时的效果图如下： ...
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2016-07-05 22:06:26
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原题是分别采用线性核和高斯核对西瓜数据集进行SVM的训练，周老师推荐的是LIMSVM，这里我使用的仍然是sklearn。 结果如下： 线性核的支持向量也是线性的，高斯核的支持向量是曲线。 ...
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2016-07-04 10:08:50
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原题，对西瓜数据集用决策树来进行划分，此处我只选取了西瓜的密度和含糖率这两个连续属性来进行划分， 结果如下： ...
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2016-07-03 21:46:05
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原题是写一个BP神经网络来拟合西瓜数据集，西瓜数据集我已经数值化了如下： 而后调用pybrain的库建立具有50个单元的单隐层神经网络，如下 下面分别是训练10000次和1000次的效果对比： 可以看到10000次的训练误差明显要低的多，但是有可能有过拟合问题。 参考文章：http://www.ze ...
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2016-07-02 01:50:34
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原题：线性判别分析仅在线性可分数据上能获得理想结果，试设计一个改进方法，使其能够用于非线性可分数据。 这里我采用二次判别分析来对原来的西瓜数据集进行分类，同样采用sklearn里的二次判别库。 二次判别分析结果和线性判别分析结果分别如下： 可以看到对于线性不可分数据，二次判别分析的效果非常好。 ...
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2016-06-28 20:17:39
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编程实现判别分析，并给出西瓜数据集上的结果。 数据集如下 Python代码实现方式如下：调用了sklearn中的线性判别分析模块。 结果如下： 其中红色的蓝色的分别是两种西瓜。小红色的点和小蓝色的点表示区分错误。中间的横线是分界线。 ...
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2016-06-28 00:31:41
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3.3 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果。 本题我就调用了sklearn的逻辑回归库来测试。 结果如下： 西瓜数据集如下： ...
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2016-06-25 10:57:31
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分享一个之前做快学Scala的课后习题(2-21章节，19无)的Github链接，我把习题的文字写在了每个回答的注释上面，这样方便大家对照着看，省的回过头去对照着pdf看了，如果有做的不对的地方希望大家给予指正。 链接如下，http://github.com/fxxkinglife/scala-he ...
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2016-06-11 07:07:15
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笔记较为零散，都是自己不熟悉的知识点。
习题答案至于一个.h 和.cc 中，需要演示某一题直接修改 #define NUM****， 如运行14.30题为#define NUM1430；Alice Emma has long flowing red hair.
Her Daddy says when the wind blows
through her hair, it looks almo...
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编程语言 时间：
2016-06-07 10:03:54
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