08 2023 档案
摘要:# 概述 聚类 VS 分类   有监督学习 VS 无监督学习 ![4.png
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摘要:[toc] # 数据无量纲化  ## preprocessing.MinMaxScaler(归一化)   ![4.png](https://img1.img
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摘要:[toc] 开发环境是:jupyter lab需要的库可以自行百度安装 ## 决策树算法核心是要解决两个的关键问题 1、如何从数据表中照出最佳节点和最佳分支 2、如何让决策树停止生长防止过拟合 > 就是说假如我有一张数据表,数据表中有成千上万个特征,我要把他们都提问完吗? ## sklearn中的决
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摘要:[toc] # 机器学习基础 ## 机器学习的关键术语 1、属性:将一种事务分类的特征值称为属性,例如我们在做鸟类分类时,我们可以将体重、翼展、脚蹼、后背颜色作为特征,特征通常时训练样本的列,它们是独立测量得到的结果,多个特征联系在一起共同组成一个训练样本 2、目标变量:就是我们要分类的那个结果 3
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摘要:# 7-1 直接根据题目模拟就行,这道题目类似排队,排队可以用队列实现,c++的stl里面有queue可以学习 ```c++ #include #define x first #define y second using namespace std; queueq; char c[100]; int
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