@ "TOC" 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型，可分为监督学习和无监督学习两大类。 1. 监督学习主要包括分类和回归的模型。 + 分类：线性分类，支持向量机（SVM），朴素贝叶斯，k近邻，决策树，集成模型（随机森林（多个决策树）等）。 + 回归：线性回归，支持向量机（SV ...
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2020-02-09 16:37:56
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?line = np.linspace(-3, 3, 1000).reshape(-1, 1) np.linspace(-3, 3, 100)用来返回-3到3之间的100个等间距的数字，返回值是一个列表 np.linspace(): https://blog.csdn.net/u013555719/ ...
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2020-02-02 19:38:33
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机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。 人工智能和大数据时代，解决最有挑战性问题的主流方案是分布式机器学习！ 《分布式机器学习:算法、理论与实践》电子书资料全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。 我认为第3章 ...
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2020-02-02 01:24:07
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?fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 3)) plt.subplots()用来构建一张图，其中参数1和3分别代表子图的行数和列数，一共有 1x3 个子图像。 figsize=(10,3)用来设置子图的宽度和高度。 函数返回一个figure图像和子图 ...
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2020-01-31 21:08:10
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莫烦python是一个关于python、机器学习教程的网址，站长很多东西是通过自学而来的，所以他创建了youtube和优酷频道。 网址 https://morvanzhou.github.io/ 项目地址 https://github.com/MorvanZhou/morvanzhou.github ...
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2020-01-23 15:19:46
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Python机器学习及实战kaggle从零到竞赛pdf电子版下载 本书面向对机器学习感兴趣的专业认识，帮助从零开始一步一步掌握机器学习的奥义，在阅读的过程中由浅入深，慢慢步入机器学习的殿堂，零基础也可学习哦！ 链接：https://pan.baidu.com/s/1l7MBESegEWD4fm0fY ...
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2019-12-29 18:26:16
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基于最大间隔分隔数据 寻找最大间隔 分类器求解的优化问题 这里的类别标签为什么采用-1和+1，而不是0和 1呢？这是由于-1和+1仅仅相差一个符号，方便数学上的处理。我们可以通过一个统一公式来表示间隔或者数据点到分隔超平面的距离，同 时不必担心数据到底是属于-1还是+1类。 S V M 应用的一般框 ...
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2019-12-15 21:55:41
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使用朴素贝叶斯解决一些现实生活中 的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。 准备数据：切分文本 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 文件解析及完整的垃圾邮件测试函数 ...
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2019-12-15 10:56:42
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分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同 时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础 在计算 特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值 的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。 首先从 ...
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2019-12-15 01:04:42
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准备数据：从文本文件中解析数据 海伦收集约会数据巳经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件(1如1^及抓 比加 中，每 个样本数据占据一行，总共有1000行。海伦的样本主要包含以下3种特征： 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 将文本记录到转换NumPy的解 ...
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编程语言 时间：
2019-12-14 21:18:46
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