06 2022 档案

摘要:乳腺肿瘤预测 案例:良/恶性乳腺肿瘤预测 1.1 简介 1.2 代码 1.2.1 导入数据集 1.2.2 浏览数据的基本信息 1.2.3 查看数据的基本统计信息 1.2.4 统计数据属性中的缺失值 1.2.5 将数据集划分为训练集和测试集 1.2.6 标准化数据 1.2.7 分别用LogisticR 阅读全文
posted @ 2022-06-26 18:42 别团等shy哥发育 阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:聚类 1、聚类概述 1.1 什么是聚类 1.2 分类与聚类 1.3 聚类的应用 2、基本的聚类方法 2.1 划分方法 2.1.1 划分方法概述 2.1.2 K-Means算法 2.1.3 K-means计算实例 2.1.4 K-means改进算法 2.2 层次方法 2.1.1 层次方法概述 3、基于 阅读全文
posted @ 2022-06-18 11:24 别团等shy哥发育 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:集成学习之GBDT 1、GBDT 1.1 GBDT定义 1.2 GBDT学习过程 1.3 GBDT学习过程-例子引入 1.4 GBDT分类算法 2、代码实战 2.1 GBDT分类 2.2 GBDT回归 1、GBDT 1.1 GBDT定义 GBDT、Treelink、 GBRT(Gradient Bo 阅读全文
posted @ 2022-06-17 15:40 别团等shy哥发育 阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:BP神经网络 1、反向传播算法的原理 2、反向传播算法参数学习的推导 3、反向传播算法参数更新案例 3.1 反向传播的具体计算步骤 3.1.1 计算输出层的误差 3.1.2 计算隐藏层误差 3.1.3 根据神经元误差,更新神经元间偏置和神经元间的连接权重。 3.1.4 进一步后向传播 4、实战:神经 阅读全文
posted @ 2022-06-16 19:34 别团等shy哥发育 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:KNN 1、最近邻算法 2、距离度量方法 2.1 欧氏距离(Euclidean distance) 2.2 曼哈顿距离(Manhattan distance) 2.3 切比雪夫距离(Chebyshev distance) 2.4 闵可夫斯基距离(Minkowski distance) 2.5 汉明距 阅读全文
posted @ 2022-06-10 16:31 别团等shy哥发育 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:决策树 1、决策树 2、决策树算法 2.1 Hunt算法 2.2 构建决策树的问题 2.2.1 怎样为不同类型的属性指定测试条件 2.2.2 怎样选择最佳划分 2.3信息增益算法 2.3.1 信息增益算法原理 2.3.2 其他节点纯度的测量 2.3.3 纯性度量之间的比较 2.4 C4.5算法 2. 阅读全文
posted @ 2022-06-09 17:52 别团等shy哥发育 阅读(94) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:朴素贝叶斯分类器 1、分类概念 2、朴素贝叶斯分类 2.1 贝叶斯定理 2.2 极大后验假设 2.3 多维属性的联合概率 2.4 独立性假设 3、贝叶斯分类案例 4、连续数据如何求概率 5、朴素贝叶斯分类器的特点 6、贝叶斯算法实现鸢尾花分类 6.1 鸢尾花介绍 6.2 分类代码 1、分类概念 分类 阅读全文
posted @ 2022-06-08 17:10 别团等shy哥发育 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Boosting分类器 1、提升方法(Boosting) 1.1、相关知识 1.2 Boosting提出 1.3 示例 2、AdaBoost算法 2.1 算法 2.2 Adaboost例1 第一次迭代 第二次迭代 第三次迭代 最终分类器 2.3 Adaboost例2 3、其他Boosting算法 4 阅读全文
posted @ 2022-06-06 03:45 别团等shy哥发育 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随机森林分类器 1、随机森林 2、基本思想 3、随机森林的生成 4、随机森林参数与评价 4.1 特征数量m的选择 4.2 决策树的数量 5、随机森林的优点 6、实战:随机森林实现iris数据集分类 1、随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树。想象组合分类 阅读全文
posted @ 2022-06-05 17:31 别团等shy哥发育 阅读(76) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Bagging分类器 1、Bagging:有放回的重采样 2、训练阶段 3、测试阶段 4、集成学习优势示例 5、集成学习种但分类器的条件 6、Bagging示例 7、Bagging算法的优点 8、实战:Bagging分类器实现iris数据集分类 1、Bagging:有放回的重采样 袋装(Baggin 阅读全文
posted @ 2022-06-05 17:04 别团等shy哥发育 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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