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数据集如下: 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 是 乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否 青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 否 浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 否 浅白

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策

使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 目录 使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 1 构造决策树 1 根结点的选择 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 脐部 信息增益 触感 信息增益 选择根结点构建决策树 2 对分支结点${1,2,3,14}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感 信息增益 选择分类结点构建决策树 3 对分支 ${6,7,15,17}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样

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1.线性可分 对于一个数据集: 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧,超平面如下: 那么数据集D就是线性可分的,否则,不可分. w称为法向量,决定了超平面的方向:b为位移量,决定了超平面与原点的距离. 样本空间中的任意点x到超平面X的距离(不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一章的内容)可以写为: 使得下面两式成立的训练样本称为支持向量: 两个异类支持向量(一个等于+1,一个等于-1)到超平面的距离之和为: 它称之为“间隔” 想找到最大间隔的划分超平面,就是使最大: 等价于

Python数据处理采用基于项目的方法,介绍用Python完成数据获取.数据清洗.数据探索.数据呈现.数据规模化和自动化的过程.主要内容包括:Python基础知识,如何从CSV.Excel.XML.JSON和PDF文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API中提取数据. * 快速了解Python基本语法.数据类型和语言概念* 概述数据的获取与存储方式* 清洗数据并格式化,以消除数据集中的重复值与错误* 学习何时对数据进行标准化,何时对数据清理进行

import numpy as np from sklearn.datasets import load_breast_cancer import sklearn.linear_model from numpy.linalg import inv # numpy.linalg 是处理线性代数的包,inv为矩阵求逆 #sigmoid函数 def sigmoid(x): # Sigmoid function return 1.0/(1 + np.exp(-x)) # 梯度函数 def gradien

介绍深度学历基础理论.模型和应用.(738页). 第一部分 应用数学与机器学习基础,包括深度学习需要用到的线性代数.概率与信息论.数值计算.机器学习等内容. 第二部分 深度网络:现代实践,包括深度前馈网络.深度学习中的正则化.深度模型中的优化.卷积网络.循环和递归网络.实践方法.在计算机视觉.语音识别及自然语言方面的应用. Deep Learning 英文版 http://www.deeplearningbook.org/ 中文版:下载地址 [转载自]deeplearningbook中文版来了,

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