05 2018 档案
摘要:一,引言 假设我们现有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合,这个拟合的过程就称作回归。利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。 我们知道,logistic回归主要是进行二分类预测,也即是对于0~1之间的概率值,当概率大于0.5预测为1,
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摘要:关于可视化: 《机器学习实战》书中的一个小错误,P22的datingTestSet.txt这个文件,根据网上的源代码,应该选择datingTestSet2.txt这个文件。主要的区别是最后的标签,作者原来使用字符串‘veryLike’作为标签,但是Python转换会出现ValueError: inv
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摘要:一、基于密度的聚类算法的概述 最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述)。于是我就想了解下
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