摘要:
[toc] __________________________________________________ 三者之间的关系: 人工智能 机器学习 深度学习。 人工智能 诞生于20世纪50年代。 简洁的定义是:努力将通常由人类完成的智力任务自动化。 因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器 阅读全文
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[toc] —————————————————————————————————————————————————————— "原文:3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions — scikit learn 0.22. 阅读全文
摘要:
[toc] —————————————————————————————————————————————————————————— "sklearn原文:超参数的优化" 穷举法网格搜索(GridSearchCV) 基本语法 _______________________________________ 阅读全文
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[toc] ———————————————————————————————————————————————— 主要内容: "Sklearn 22.0原文:交叉验证" ———————————————————————————————————————————————————— 交叉验证流程 划分数据集 h 阅读全文
摘要:
[toc] __________________________________ "笔记:缺失值估算 " _____________________________________ 单变量缺失 help(SimpleImputer): class SimpleImputer(_BaseImputer 阅读全文
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[toc] ________________________________________ ____________________________________ "笔记:Preprocessing data — scikit learn 0.22.2 documentation " 标准化 h 阅读全文
摘要:
链接: 1.关联规则(Association Rules)原理分析及实例python实现 2.关联规则(Association Rules)学习 3.机器学习(十八)——关联规则挖掘该篇中介绍了幸运者偏差问题. 阅读全文
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[toc] 主要算法 ID3 算法 核心思路:在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征,递归地构建决策树。 具体方法:(1)从根结点(root node)开始,对结点计算所有可能的特征的信息增益,然后选择信息增益最大的特征作为结点的特征,并由该特征的不同取值建立子结点;(2)再对子结点递归地调用以 阅读全文
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决策树基本知识概览 基于特征的数据集划分指标 指标定义 信息增益 划分数据集的大原则是将无序的数据变得更加有序。 定义1:将划分前后信息发生的变化称为信息增益,且信息增益最高的特征就是最好的(特征)选择。 定义2:符号x信息的定义:$l(x)=-log_2 p(x)$,p(x)是选择该类的概率. 定 阅读全文
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问题背景 Py数:Py从小喜欢奇特的东西,而且天生对数字特别敏感,一次偶然的机会,他发现了一个有趣的四位数2992, 这个数,它的十进制数表示,其四位数字之和为2+9+9+2=22,它的十六进制数BB0,其四位数字之和也为22, 同时它的十二进制数表示1894,其四位数字之和也为22,啊哈,真是巧啊 阅读全文