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摘要： [toc] __________________________________________________________ keras常用数据集 "常用数据集 Datasets Keras 中文文档" 鉴于官网下载较慢，个人将下载好的数据已打包( "见链接" 提取码: )，下载后替换 中的 文 阅读全文

摘要： [toc] __________________________________________________ 三者之间的关系： 人工智能 机器学习 深度学习。 人工智能 诞生于20世纪50年代。 简洁的定义是：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。 因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器 阅读全文

摘要： [toc] —————————————————————————————————————————————————————— "原文：3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions — scikit learn 0.22. 阅读全文

摘要： [toc] —————————————————————————————————————————————————————————— "sklearn原文：超参数的优化" 穷举法网格搜索(GridSearchCV) 基本语法 _______________________________________ 阅读全文

摘要： [toc] ———————————————————————————————————————————————— 主要内容： "Sklearn 22.0原文:交叉验证" ———————————————————————————————————————————————————— 交叉验证流程 划分数据集 h 阅读全文

摘要： [toc] __________________________________ "笔记：缺失值估算 " _____________________________________ 单变量缺失 help(SimpleImputer): class SimpleImputer(_BaseImputer 阅读全文

摘要： [toc] ________________________________________ ____________________________________ "笔记：Preprocessing data — scikit learn 0.22.2 documentation " 标准化 h 阅读全文

摘要： 链接： 1.关联规则（Association Rules)原理分析及实例python实现 2.关联规则（Association Rules）学习 3.机器学习（十八）——关联规则挖掘该篇中介绍了幸运者偏差问题. 阅读全文

摘要： [toc] 主要算法 ID3 算法 核心思路：在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。 具体方法：(1)从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，然后选择信息增益最大的特征作为结点的特征，并由该特征的不同取值建立子结点；(2)再对子结点递归地调用以 阅读全文

摘要： 决策树基本知识概览 基于特征的数据集划分指标 指标定义 信息增益 划分数据集的大原则是将无序的数据变得更加有序。 定义1：将划分前后信息发生的变化称为信息增益，且信息增益最高的特征就是最好的(特征)选择。 定义2：符号x信息的定义：$l(x)=-log_2 p(x)$,p(x)是选择该类的概率. 定 阅读全文