步骤： def buildStump(dataArr,classLabels,D): 1。循环取出数据集中的一个特征（一列）输入 （for：） 2。循环调整阀值threshVal （for:） 3,。分成两个子树 左边：特征值xi<=threshVal 为-1，否则为1 获得预测结果1 右边：特征值 ...
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2018-10-31 23:22:36
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5位运动员参加了10米台跳水比赛，有人让他们预测比赛结果A选手说：B第二，我第三；B选手说：我第二，E第四；C选手说：我第一，D第二；D选手说：C最后，我第三；E选手说：我第四，A第一；比赛结束后，每位选手都说对了一半，请编程确定比赛的名次 1.首先将选手的话转换成编程语言; 2.将编程语言用逻辑表 ...
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2018-10-25 23:43:42
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1）机器学习模型理解 统计学习，神经网络 2）预测结果的衡量 代价函数（cost function）、损失函数（loss function） 3）线性回归是监督学习 ...
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编程语言 时间：
2018-10-14 22:01:05
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1）回归与分类算法的区别 回归的预测结果是连续的，分类的预测结果是离散的。 2）spark实现的回归算法有： 3）通过相关系数衡量线性关系的程度 ...
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2018-10-14 21:54:03
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先验知识 我们首先将数据的类别统一分为两类：正类和负类。例如：一个数据集中的数据一共有3类，小学生、中学生、高中生。我们的目标是预测小学生，那么标记为小学生的数据就是正类，标记为其他类型的数据都是负类。 数据有两种状态：测试集数据和预测结果数据。 对一批测试数据进行预测，结果可以分成四种。 TP(T ...
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2018-09-27 00:03:29
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机器学习的大致流程如上图所示，x表示输入变量，表示影响预测结果y的特征(features)，强特征对结果影响比较大，弱特征对结果影响较小，甚至有些特征根本对结果无影响，所以衍生出来特征工程和特征选择这两个对结果非常重要的分支。h表示训练的模型，将训练数据灌入model，使用学习算法，训练出模型的参数 ...
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2018-09-26 14:53:49
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训练模型 在上一篇文章中，我们已经通过LearningPipeline训练好了一个“鸢尾花瓣预测”模型， 现在就可以让模型对一条没有人工标注结果的数据进行分析，返回一个预测结果。 或者一次预测一批数据 保存模型 但是大多数时候，已经训练好的模型以后还需要继续可以使用，因此需要把它持久化，写入到zip ...
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2018-09-23 18:06:18
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1.简单的线性回归 假定输入数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中，则对于给定的数据X1，预测结果将会是 这里的向量都默认为列向量 现在的问题是手里有一些x和对应的y数据，怎样才能找到W呢？一个常用的方法是找到使误差最小的W，这里的误差是指预测y值与真实y值之间的差值，使用该误差的简单累加将使 ...
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2018-08-24 00:38:35
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在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它 ...
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2018-08-23 23:10:36
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双语评估替换分数（简称BLEU）是一种对生成语句进行评估的指标。完美匹配的得分为1.0，而完全不匹配则得分为0.0。这种评分标准是为了评估自动机器翻译系统的预测结果而开发的，具备了以下一些优点： BLEU评分是由Kishore Papineni等人在他们2002年的论文BLEU a Method f ...
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2018-08-03 14:22:58
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