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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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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害，用着用着突然忘记怎么安装新的包了 那么如何将Anaconda集成到PyCharm中 （1）安装Anaconda。 1、进入Anaconda官网下载Anaconda，官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 点击需要的版本进行下载，我这里选的是Window ...
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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如果用Python3的一些包，特别是科学计算及数据处理的话，Anaconda是一个不错的发行版本，它预安装了很多流行的python3 的包，它的官网在 https://www.anaconda.com/ archives网址在 https://repo.anaconda.com/archive/ 有 ...
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2021-05-04 16:29:50
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1. 为什么要离散化 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据结构离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 2. 什么是数据的离散化 连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数、值代表落在每个子区间中的属性值 ...
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2021-05-04 16:02:26
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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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目标 了解Python Python的应用领域 Python的版本 Python介绍 Python是时下最流行、最火爆的编程语言之一，具体原因如下： 1. 简单、易学，适应人群广泛 2. 免费、开源 3. 应用领域广泛 备注：以下知名框架均是Python语言开发。 Google开源机器学习框架：Te ...
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2021-05-03 12:28:17
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