相比kNN的无脑比较相似度，我们需要一种能够较清晰地给出数据内在含义的分类器。 这一章给出了“决策树”这种选择，这一概念本身不难理解，问题在于 在树的每一层如何划分数据集能达到最好的效果 (书中选用的是ID3算法，虽然不是很理解这个名字，但算法本身不是很难理解) 这里的效果，我们引入信息熵这个概念进 ...
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2017-03-04 21:08:52
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今天我想送给大家两句话：1：在这个浮躁的社会中，每个人都想找到捷径，那么我想认真踏实地做好一件事也便是最大的捷径了。2：不要管别人做什么，有自己的目标，可能你现在的环境牛人多多，让你压力巨大，也可能你身处的环境废物多多，让你感慨你本可以让自己更加强大。不要管这些，只要相信自己选择的，走下去。 以上献 ...
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2017-03-01 21:20:06
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笔者最近开始对机器学习非常感兴趣，作为一个有志向的软设方向的女孩纸，我开始了学习的第一步入门，下面将今天刚刚学习的kNN及其应用进行总结和回顾，希望可以得到更好的提升，当然，有志同道合者，你可以联系我给我留言，毕竟菜鸟一起飞才能飞的更高更远。😳 首先，kNN算法也叫k-近邻算法，它的工作原理是：存 ...
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2017-02-18 21:17:31
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k-近邻算法算是一个非常暴力也非常好理解的算法 （抽象来讲，就是和谁长得像就分为哪一类 如何划分长得像还是不像的尺度？ 把特征值当做坐标，把个体当做线性空间中的离散点，取k个离目标最近的训练集点，进行label vote，少数服从多数。 That's it. 至于什么是label vote...完全 ...
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2017-02-14 17:42:09
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最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。 作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。 那么其实这个过程在Andrew Ng的机 ...
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2017-02-14 00:58:06
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声明：文章是读书笔记，所以必然有大部分内容出自《机器学习实战》。外加个人的理解，另外修改了部分代码，并添加了注释1、什么是K-近邻算法？简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间距离的方法进行分类。...
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2017-02-06 11:18:38
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看完一节《机器学习实战》，算是踏入ML的大门了吧！这里就详细讲一下一个demo:使用kNN算法实现手写字体的简单识别 kNN 先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法： 【作用原理】：存在一个样本数据集合、每个样本数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进 ...
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2017-01-31 00:33:23
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1 #encoding:utf-8 2 from numpy import * 3 import feedparser 4 5 #加载数据集 6 def loadDataSet(): 7 postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', ... ...
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2017-01-07 19:37:40
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tree.py代码 treePlotter.py代码 ...
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2017-01-07 00:34:10
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1 #encoding:utf-8 2 from numpy import * 3 import operator 4 import matplotlib 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 7 from os import listdir 8 9 def mak... ...
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2017-01-06 13:47:57
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