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Sang相藩
创建于2024-03-06
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C语言中文网的机器学习,学习过程中的总结
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机器学习(九):决策树算法实现
在 sklearn 库中与决策树相关的算法都存放在sklearn.tree模块 决策树实现步骤 确定纯度指标 确定纯度指标,用它来衡量不同“特征属性”所得到的纯度,并选取使得纯度取得最大值的“特征属性
机器学习(八):决策树算法
一,if-else原理 决策树算法是以if-else来形成的,if-else它的用法就是:if 后跟判断条件,如果判断为真,也即满足条件,就执行 if 下的代码段,否则执行 else 下的代码段 例如
机器学习(六):朴素贝叶斯分类算法
一,贝叶斯公式 在统计学中,有两个较大的分支,一个是频率,一个是贝叶斯。贝叶斯公式如下所示: P(A)表示A出现的概率; P(B|A)表示A发生的条件下,发生B的概率,也被称为似然度 P(A|B)表示
机器学习(五):KNN算法的实现
在Sklearn中有neighbors模块可以使用KNN算法。使用Sklearn 自带的“红酒数据集”进行 KNN 算法分类预测。
机器学习(五):KNN最近邻分类算法
这是一种新的分类算法,用一句话来总结它就是‘近朱者赤,近墨者黑’ 算法原理 如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。 该
机器学习(四):Logistic回归算法
此算法是用来解决“分类问题”的算法 一,Logistic函数理解 在数学中,有一种函数叫作Logistic函数,如下所示 数学表达式如下: 在对x逐渐放大时,会出现以下情况 而如果我们要做一个二分类任
机器学习(三):线性回归实战
在python中,有一个三方库,叫Scikit-learn,简称sklearn,是一个机器学习算法库,包含了常用的机器学习算法,如回归、分类、聚类、支持向量机、随机森林等。在做机器学习的时候,可以直接
机器学习(二):线性回归
就像学习代码总会有第一个hello world一样,先来学习第一个机器学习算法,线性回归算法,这是机器学习算法中较为简单且容易理解的算法模型 一,线性回归详解 1,线性回归理解 拆开理解,线性,即代表
机器学习(一):基本概念
一,什么是机器学习 从定义上来说,就是一种方法,这种方法能够服务机器进行学习的能力,从而使机器完成一些通过变成无法直接实现的功能。 从实现上来说,是将事件赋予一个y=fx的过程,通过已存在的大量数据(