班级 机器学习实验-计算机18级 实验内容 K-近邻算法及应用 姓名 程王宇 学号 3180701339 ##【实验目的】 1、理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 2、掌握常见的距离度量方法； 3、掌握K近邻树实现算法； 4、针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 ##【实验内 ...
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2021-05-24 15:46:26
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前言 机器学习中，我们不能将全部数据用于模型训练，否则将没有数据集对模型进行验证，从而无法评估模型的预测效果。 验证集方法 整个数据集分成两部分：一部分用于训练，一部分用于验证，即训练集（training set）和测试集（test set）。 如上图所示，将左侧数据作为训练集（包含7、22、13等 ...
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2021-05-24 15:36:16
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论文翻译 转自https://www.cnblogs.com/marvin-wen/p/14363523.html 摘要 我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目标检测的研究将检测转化成分类器来执行。然而，我们将目标检测框架化为空间分隔的边界框及相关的类概率的回归问题。在一次评估中，单个 ...
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2021-05-24 15:06:30
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1、聚类分析概述 聚类目前常用来做粗分类，粗分类完再细分类一般用其他算法实现 自顶向下法：分裂；自低向上法：聚合 2、相似性计算方法 2.1连续型属性的相似性计算方法 2.2二值离散型属性的相似性计算方法 2.3多值离散型属性的相似性计算方法 2.4混合类型属性的相似性计算方法 则d(1,2) = ...
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2021-05-24 13:39:30
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 工资模型 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中，我们将使用dplyr包探索 ...
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2021-05-24 06:21:08
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Boots ...
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2021-05-24 06:16:55
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第一章基本概念 1.什么是模式识别 根据已有知识的表达，针对待识别模式，判别决策其所属类别或者预测其对应的回归值 分为分类和回归两种形式 2.模式识别数字表达 数学解释：看成一种函数映射f(x),将待识别模式x从输入空间映射到输出空间，f(x)是关于已有知识的表达 模型：关于已有知识的一种表达方式， ...
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2021-05-23 23:57:14
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from sklearn.metrics import classification_report y_true=[0,1,2,2,2]#真值 y_pred=[0,0,2,2,1]#预测结果 print(classification_report(y_true,y_pred)) ...
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2021-05-23 23:39:17
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1、查看数据类型: type(数据)（在下面的探究中会标注出来） 2、初步探究（重点是机器学习模型只能处理数值数据，所以新闻样本集里的每一个文本样本都要转为TF-IDF向量。） from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn. ...
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2021-05-04 16:34:58
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Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法，实现了K折交叉验证的数据划分 背景：K折交叉验证 为什么需要这个？在机器学习中，因为如下原因，使用K折交叉验证能更好评估模型效果： 样本量不充足，划分了训练集和测试集后，训练数据更少； 训练集和测试集的不同划分，可能会导致不同 ...
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2021-05-04 15:39:17
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