摘要：K means算法 K means算法简介 k均值聚类算法（k means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚 阅读全文

摘要：集成学习 Ensemble Learning 集成学习简介： 用通俗易懂的话来解释集成学习，我们可以理解为就是开会。会议目的就是综合参加会议所有人的提议，拟定出一个最佳的方案。同样我们也可以这么说，就是把各个模型进行二次结合，找到一个最符合实际情况的数据集，有些模型出现过拟合，欠拟合的情况用集成学习 阅读全文

摘要：决策树 决策树简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测 阅读全文

摘要：BP网络实现手写数字识别代码解读 1.添加偏置 np.ones()函数 numpy.ones()函数的功能是返回一个全都是1的N维数组，其中shape（用来指定返回数组的大小）、dtype（数组元素的类型）、order（是否以内存中的C或Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据）。后两个参数都是 阅读全文

摘要：BP神经网络 BP神经网络简介 BP(back propagation) 神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。 BP算法(Back Propagation algorith 阅读全文

摘要：学习笔记（2.17） 1.KNN水果分类实践 1.data=pd.read_csv('E:\python ml\F.csv') import pandas as pd pd.read_csv可以读取CSV文件 更多的参数可查 "https://blog.csdn.net/brucewong0516/ 阅读全文

摘要：1.数据标准化 数据标准化就是把数据的特征减去关于的这个特征的平均值再除以这个特征的方差，效果是把数据都变成0附近的一些数值，方便计算，同时保存特征。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss=StandardScaler() x=ss. 阅读全文