直接给代码 1 # -*- coding: UTF-8 -*- 2 from math import log 3 import operator 4 5 """ 6 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵) 7 8 Parameters: 9 dataSet - 数据集 10 Returns: 1 ...
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2020-03-03 18:55:57
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1、概述 决策树及树集（算法）是用于机器学习任务的分类和回归的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。树集分类算法（例如随机森林和boosting）在分类和回归任务中表现最佳。 spark.ml实现使用连续和分类特 ...
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2020-03-03 17:46:25
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一、Jupyter Notebook 简介（百度百科） Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 二、Jupyter Noteboo ...
最简单的机器学习流程 1读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv 2切分数据与标签 datax = data.iloc[] datay = data.iloc[] 3划分数据集 from sklearn.model_selection import tr ...
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2020-03-03 14:30:31
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导读 Epoch，Batchsize，Iterations，这三个都是深度学习训练模型时经常遇到的概念。你一定有过这样的时刻，面对这几个词傻傻分不清楚，这三个概念究竟是什么，它们又有什么区别？ 梯度下降法 一切的一切，要从机器学习中的梯度下降法说起。 首先让我们来回顾一下这个常见的不能再常见的算法。 ...
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2020-03-03 12:55:15
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数据处理框架 数据处理是一个非常宽泛的概念,数据处理框架在数据架构中,主要是用于数据移动和分析这两大功能当中.对于数据移动,有离线数据移动和实时数据移动,也可以叫做是批量数据移动和流式数据移动.而对于分析这一块,有离线数据分析和实时数据分析,也可以称作是批量数据分析和流式数据分析.离线和实时,批量和 ...
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2020-03-03 11:24:43
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1.1引言 我印象最深的一句话就是：机器的分类能力比人强。 我们为什么要学习机器视觉？周志华教授开篇以西瓜的几个属性(比如色泽、根蒂、敲声)来判断一个西瓜是否是好瓜，这些都是靠人的经验完成的。 机器学习即是一门这样的学科，致力于研究通过计算机的手段，利用经验来改善系统自身性能。机器学习的主要研究内容 ...
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2020-03-03 09:15:52
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人类的学习：经验→（大脑思考）→规律 机器的归纳学习：数据→（学习算法）→模型 所以说学习算法是一个模拟人类大脑思考的过程。 1）数据： 数据存储于计算机中，以训练集D的形式存在，D=｛x1 ，x2 ，... ，xm｝其中x1~m为m个样本（示例）。 样本x i =｛xi1，xi2，...，xid｝ ...
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2020-03-02 12:47:17
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NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。 导入库，创建数组 import numpy as np a = ...
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2020-03-02 01:05:09
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模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision） ...
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2020-03-02 01:02:14
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