05 2021 档案

分类——决策树模型（附有决策树生成步骤）

摘要：一、决策树的算法的学习决策树学习通常包括特征选择、决策树的生产、决策树的修剪这三个步骤组成。这些决策树学习的思想主要来自于ID3算法、C4.5算法、CART算法，我学习了这三个算法后是觉得难度依次增加，考虑的问题由局部->总体->优化，下面会依次介绍三种算法个人学习心得，不妥之处，敬请指出。 1、阅读全文

posted @ 2021-05-09 14:37 首心阅读(2277) 评论(0) 推荐(0) 编辑

分类：贝叶斯分类之新闻组数据组学习（查看数据类型的方法）（环境:Pycharm）

摘要：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. 阅读全文

posted @ 2021-05-02 23:57 首心阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑

分类：K-近邻分类之鸢尾花数据集学习（包含数据预处理中的标准化）（环境：Pycharm）

摘要：标准化：用数据的特征列减去该特征列均值进行中心化，再除以标准差进行缩放 1、模型精确度的探究 from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花数据集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入阅读全文

posted @ 2021-05-02 10:59 首心阅读(1017) 评论(0) 推荐(0) 编辑