1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 实验总牌数为30，分三类进行三轮迭代。 第一轮：抽取聚类中心为：3、4、7. 聚类结果为： 第二轮：经过求平均后，重新确定聚类中心为：2、4、10 第三轮：对上类再进行求平均，选定聚类中心为2、5、10 最终聚类中心稳定在2、5、10，以此为小 ...
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2020-04-16 22:23:33
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5 ...
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2020-04-16 22:22:31
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5 ...
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2020-04-16 22:20:59
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 没有牌。 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 上学期写的。 from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np iris ...
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2020-04-16 22:20:11
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自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。from numpy import *import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisdata= l ...
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2020-04-16 22:12:14
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1）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示 实现代码： # 1.实现K-Means算法 iris = load_iris() #导入数据 data2 = iris.data[:,1] data = iris.data[:,1].reshape(-1,1) n ...
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2020-04-16 19:47:38
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1. 机器学习的步骤 数据，模型选择，训练，测试，预测 2. 安装机器学习库sklearn pip list 查看版本 python -m pip install --upgrade pip pip install -U scikit-learn pip uninstall sklearn pip ...
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2020-04-16 16:55:07
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5 ...
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2020-04-16 13:37:58
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朴素贝叶斯算法 优点： 算法原理和实现简单，常用于文本分类。 对小规模数据表现很好，适合多分类增量式训练任务。 对缺失数据不太敏感。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感 需要计算先验概率，分类决策存在错误率 要求样本之间相互独立，这就是“朴素”的意思，这个限制有时很难做到，或使用者误以为符合而造成错 ...
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2020-04-16 12:56:44
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 这里选了40张牌，随机抽取三张牌并以其各自点数作为类中心，第一次是 2 6 9 每次的分类依据就是点数离那个中心近，近就分类到该分类下。第一次分完类，在计算各分类的中心值（该类所有数字求均值），重新得出三个类中心，第二次分类如下 再重复上面的计 ...
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2020-04-16 09:16:00
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