决策树ID3算法--python实现
摘要：参考： 统计学习方法》第五章决策树】 http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 决策树的python实现 有完整程序 决策树（ID3、C4.5、CART、随机森林） 对决策树的python实现进行了详细的介绍 用Python开始机器学习（2：决策树分类算法） 特别 决策树（三）
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posted @ 2017-09-11 16:54
随笔分类 - 算法
朴素贝叶斯算法--python实现
摘要：朴素贝叶斯算法要理解一下基础： 【朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理】 1朴素贝叶斯的概念【联合概率分布、先验概率、条件概率**、全概率公式】【条件独立性假设、】 极大似然估计 2优缺点 【优点： 分类效率稳定；对缺失数据不敏感，算法比较简单，常用于文本分类；在属性相关性较小时，该算法性能最
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posted @ 2017-08-15 13:52
KNN算法--python实现
摘要：邻近算法 或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 关于K最近邻算法，非常好的一篇文章：KNN算法理解； 另外一篇文章也值得参考：KNN最近邻Py
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posted @ 2017-08-05 11:01
感知器算法--python实现
摘要：写在前面： 参考： 1 《统计学习方法》第二章感知机【感知机的概念、误分类的判断】 http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 2 点到面的距离 3 梯度下降 4 NumPy-快速处理数据 属性shape：表示几行几列； dot(a,b) 计算数组、矩阵的乘积 （为了理解神经网络
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posted @ 2017-07-05 11:29
