机器学习实战 (2)决策树 (一) ID3算法
转自:百度百科 ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例。 1背景知识 ID3算法最早是由罗斯...
机器学习实战之决策树ID3算法
决策树 ID3信息增益-熵C4.5信息增益率CART基尼系数+后剪枝 ID3算法 1先计算经验熵--(熵越高,则混合的数据也越多,即同一特征不同情况越多) 首先计算数据集中实例的总数 创建一个数据字典-每个键值都记录了当前类别出现的次数-出现的类别key-次数value 使用所有类标签的发生频率计算...
机器学习实战之使用k-邻近算法改进约会网站的配对效果
1 准备数据,从文本文件中解析数据 用到的数据是机器学习实战书中datingTextSet2.txt 代码如下: from numpy import *def file2matrix(filname): fr=open(filname) arrayOLines=fr.readlines...
《机器学习实战》学习笔记之k-近邻算法2
2.2 示例:使用k近邻算法改进约会网站的配对效果 2.2.1 从文本文件中解析数据 (1)import KNN,报错:for line in arrayOLines 原因:书中的代码在for语句最后漏掉了冒号,改成for line in arrayOLines:即可 (2)输出datingData...
机器学习实战笔记(1)-K近邻算法
配套书:Peter Harrington 著 李锐 李鹏 曲亚东翻译 工信出版社 本次学习采取直接配套《机器学习实战笔记》,遇到什么数学和python问题,就单独的去反查,争取从实战中领悟。 本章的算法其实很简单,就是计算向量之间的距离。 对于一个测试数据,计算它和已知的N个已经分类的向量...
(一)机器学习之kNN算法理论实战讲解(验证码识别)
机器学习之Knn算法(Python实现) 作者: AlexTan CSDN: http://blog.csdn.net/alextan_ e-mail: alextanbz@gmail.com Github: https://github.com/AlexTan-b-z 1. knn算法(邻近算...
[机器学习实战札记] matplotlib绘图基础
在机器学习中,通常会涉及到大量的数据。如果直接观看这些原始数据,很难从中看出有用的信息。人类是非常视觉的生物,当我们看到可视化的东西时,会更好地理解事物。在python中,有一个强大的工具matplotlib来帮助我们,用图形化的方式来展现数据。在《机器学习实战》一书中,就多处使用了matplo...
TensorFlow机器学习实战指南之第二章
一、计算图中的操作在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值:声明张量和占位符。这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作:import tensorflow as tfimport numpy as np# Create graphsess = tf.Se...
机器学习实战教程(十):提升分类器性能利器-AdaBoost
一、前言 前面的文章已经介绍了五种不同的分类器,它们各有优缺点。我们可以很自然地将不同的分类器组合起来,而这种组合结果则被成为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-algorithm)。使用集成方法时会有多种形式:可以是不同算法的集成,也可以是...
【机器学习】线性回归(实战)
线性回归(实战) 目录 一、准备工作(设置 jupyter notebook 中的字体大小样式等)二、构建实验所需的数据(以下实验将基于此数据)三、实现线性回归的两种方式方法一:通过直接求解得到拟合方程参数: ...
机器学习实战——树回归
上一节介绍了线性回归模型,但是现实生活中很多问题是非线性的,不可能用全局线性模型来拟合数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多易建模的数据,然后利用线性回归技术来进行拟合。这种切分方式下,树结构和回归法就相当有用。 一、 CART算法 CART即Classification And Regressi...
【机器学习】贝叶斯算法详解 + 公式推导 + 垃圾邮件过滤实战 + Python代码实现
文章目录 一、贝叶斯简介二、贝叶斯公式推导三、拼写纠正案例四、垃圾邮件过滤案例4.1 问题描述4.2 朴素贝叶斯引入五、基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤实战5.1 导入相关库5.2 邮件数据读取5.3 构建语料表(字典)5.4 构建训练集的特征向量5.5 朴素贝叶斯算法计算概率5.6 贝叶斯公式的对数...
K-近邻算法 机器学习实战(阅读笔记)
优点:精度高 ,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型,标称型 算法原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本中特征中最相似数据的分类标签,一般...
机器学习如何做到疫情可视化——疫情数据分析与预测实战
???????????????????????? ????????????Hello,大家好我叫是Dream呀,一个有趣的Python博主,多多关照???????????? ????????????Python领域优质创作者,欢迎大家找我合作学习(文末有名片欢迎+++) ???? 入门须知:这...
机器学习_线性回归和逻辑回归_案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略_项目实战:使用逻辑回归判断信用卡欺诈检测
线性回归:注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....]注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布。这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律。若使 模型与测量数据最接近,那么...
机器学习实战----Apriori算法进行关联分析
商场的销售过程,涉及很多机器学习的应用,商品的陈列,购物卷的提供,用户忠诚度等等,通过对这些大量数据的分析,可以帮组商店了解用户的购物行为,进而对商品的定价、市场促销、存货管理等进行决策帮组。从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析(association analysis)或关联学习(a...
机器学习实战笔记-k-近邻算法
机器学习实战笔记-k-近邻算法 目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结 本章介绍了《机器学习实战》这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握。首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如...
《机器学习实战》—K-近邻算法
基本原理:通过计算新数据与给定的样本数据之间的距离,来确定相似度排名;然后取前K个最相似的样本,统计这k(一般不大于20)个样本中出现最多的分类,设为新数据的分类。 关键词:新数据,训练样本集,样本数据标签(即分类),最近邻(前k个最相似数据),最近邻标签 算法实施: 首先提取要比较的特征,确定各特...
chapter2 一个完整的机器学习项目实战
误差计算 均方根误差(RMSE)计算对应欧几里得范数的平方和的根,也称作 l2 范数。 $$RMSE(X, h) = \sqrt{\frac{1}{m}\sum_{i=1} ^m(h(x)^{(i)} - y^{(i)})^2} $$ 平均绝对误差(MAE)计算对应 l1 范数的绝对值和,也...
机器学习笔记——k-近邻算法(一)(摘抄于《机器学习实战》)
k-近邻算法 k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数 据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后算法提取样本集中特...