耀礼士多德

摘要： Logistic回归（逻辑回归）进行分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 知乎上的简述： 该算法可根据已知的一系列因变量估计离散数值（比方说二进制数值 0 或 1 ，是或否，真或假）。简单来说，它通过将数据拟合进一个逻辑函数来预估一个事件出现的概率。因此，它也被叫做逻 阅读全文

摘要： 需求起因： 在使用k邻近算法，或者决策树的时候，也有可能产生错误的分类结果， 要求 分类器 给出 一个 最优 的 类别 猜测 结果， 同时 给出 这个 猜测 的 概率 估计 值。 准备知识： 贝叶斯思想：如果一个坐标系中，有两堆点，用P1，P2表示点的类型，如果新增一个数据点(x,y)，用P1(x, 阅读全文

摘要： 决策树： 1.决策树类似于：玩一个游戏，一个人首先在纸中写下一个事物（类型），然后，由提问者提出问题，回答问题只能使用true 或 false，提问者不断根据答案，调整问题，缩小范围，直至给出最后的答案。（假如问题个数有限） 2.决策树原理类似于这样，用户输入数据，然后输出事物类型。 3.决策树构建 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要： 特点是：要预先知道，一共有多少类 阅读全文

摘要： 1 .假定已知数据的各个属性值，以及其类型，例如： 电影名称 打斗镜头 接吻镜头 电影类别 m1 3 104 爱情片 m2 2 100 爱情片 m3 1 81 爱情片 m4 2 90 爱情片 w1 101 10 动作片 w2 99 5 动作片 w3 98 2 动作片 上述数据称为训练数据。 如果有新 阅读全文

摘要： 机器学习比较基础的任务，就是分类： 一般的分类办法，就是尽可能测量所有可测得属性，或者特别重要的属性（又称为特征），并且由 人类 评判这些特征是属于什么类别。 这样的 [特征-类别]又叫训练样本。 例如：鸟类的 “特征-类别”训练样本 重量（特征1） 翅宽（特征2） 颜色（特征3） 是/否有脚蹼（特 阅读全文

摘要： ####反射预备知识一########### __call__ 对象后面加括号，触发执行。 python中，类的默认的内置方法，有一个名为__call__，如 class foo: def __init__(self): pass def __call__(self,*args,**kwargs) 阅读全文

摘要： #使用 str = raw_input("输入密码：") 来获取键盘的输入 #创建或打开一个文件 fp = open("hellow.txt","w") fp.write("hellow ") #写文件 fp.close() #"w" "wr" "r"等方式控制文件打开的方法 注意： r 只读 w 阅读全文

摘要： *********************************************************************************************************************************** 在python中，函数名也是一个变量 阅读全文