主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。 算法原理 二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景（比如分数从0 到 60会很容易，越往上你所花的时 ...
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2020-06-17 19:55:29
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可参考博客：https://blog.csdn.net/cxjoker/article/details/79501887 完整代码如下： trees.py 1 from math import log 2 import operator 3 import treePlotter 4 import p ...
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2020-06-11 19:40:10
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可参考博客： https://blog.csdn.net/rujin_shi/article/details/78997271?utm_medium=distribute.pc_relevant_right.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2 ...
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2020-06-09 23:32:52
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一：简单实现K-近邻算法 （一）导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def CreateDataSet(): data = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0], ...
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2020-06-04 19:39:06
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RandomForestRegressor class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor (n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_sam ...
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2020-06-02 19:17:09
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RandomForestClassi?er class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_sam ...
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2020-06-02 17:18:35
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DecisionTreeRegressor class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterion=’mse’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_lea ...
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2020-06-02 14:54:49
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概述 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成算法，在 ...
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2020-06-02 12:50:22
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当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为0是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为0，梯度下降算法将不会起到任何作用。 1.为什么逻辑回归参数初始化为0是ok的？ 下图所示，是logistic回归的图解： 假设我们用 ...
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2020-06-01 00:50:01
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PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.model_select ...
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2020-05-30 23:26:07
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