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2019年4月10日
机器学习中---分类模型--决策树模型
摘要: 决策树模型 决策树(DecisionTree, DT)是一种常见的用于分类和回归的非参数监督学习方法,目标是创建一个模型,通过从数 据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。决策树模型的优点在于:1,简单容易理解,数据结构可以可视化表达。2,需要很少的数据准备,其他技术通常需 要数据标准化,需
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posted @ 2019-04-10 11:28 奋斗的小农
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2019年4月9日
分类模型的评估
摘要: 在 机器学习岭回归器的构建和模型评估 中,讲解了回归模型的评估方法,主要有均方误差MSE, 解释方差分,R方得分等指标。同样的,对于分类模型,也有很多评估指标来判断该分类模型是否达到我们的要求,这几个评估指标主要是指: 准 确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall
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posted @ 2019-04-09 18:54 奋斗的小农
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导数
摘要: 导数是用来找到“线性近似”的数学工具 在机器学习算法中,我们运用到了导数,下来我们来看看导数的变化... 在我学习微积分的过程中,我对导数的认知经历了三次变化: 导数是变化率、是切线的斜率、是速度、是加速度 导数是用来找到“线性近似”的数学工具 导数是线性变换 我们认为,导数是曲线的变化率、是瞬时速
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posted @ 2019-04-09 17:04 奋斗的小农
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贝叶斯--- 高斯贝叶斯//多项式贝叶斯//伯努利贝叶斯
摘要: 贝叶斯:高斯贝叶斯,多项式贝叶斯,伯努利贝叶斯 高斯贝叶斯:先验为高斯分布的朴素贝叶斯 多项式贝叶斯;先验为多项式的分布的朴素贝叶斯 伯努利贝叶斯:先验为伯努利分布的朴素贝叶斯,适用于样本很稀松的二元离散值或很稀松的多元离散值情况
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posted @ 2019-04-09 16:52 奋斗的小农
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matplotlib 中的柱状图
摘要: def drawBar(): pyplot.bar(range(5),[100,200,300,400,400]) pyplot.xticks(range(5),['A','B','C','D','E']) #设置横坐标 pyplot.xlabel(u'横坐标文字说明') pyplot.ylabel
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posted @ 2019-04-09 16:13 奋斗的小农
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matplotlib 无法显示中文和负号的解决办法
摘要: matplotlib无法显示中文和负号解决办法
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posted @ 2019-04-09 11:30 奋斗的小农
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2019年4月2日
使用 wordcloud 构建词云图
摘要: from wordcloud import WordCloudfrom matplotlib import pyplot as pltfrom PIL import Imageimport numpy as np# 1.准备数据content = open('豆瓣舌尖中国.txt','rb').re
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posted @ 2019-04-02 09:59 奋斗的小农
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2019年3月31日
numpy数据去重
摘要: import numpy as npx = np.array([1,2,3,2,4,2,5,7,7])print(np.unique(x)) 简单散点图的绘制,没有显示出文字是因为需要下载个插件
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posted @ 2019-03-31 20:16 奋斗的小农
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使用numpy 将0-1000 中所有偶数转成0 所有奇数转成1
摘要:
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posted @ 2019-03-31 20:12 奋斗的小农
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pandas 中处理数据的函数和方法
摘要:
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posted @ 2019-03-31 19:58 奋斗的小农
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