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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

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

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

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。

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

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

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

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

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（