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摘要： ML实战：手动实现LVQ算法 本次数据集使用sklearn的make_blobs函数随机生成 代码实现 LVQ类 import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) class LVQ: def __init__(self,x,y,q,qtag 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现RSM集成学习 使用了sklearn自带的波士顿房价数据集 由于自身电脑条件不足，虽然RSM是并行的，但是在实验中采用了依次训练各个基学习器的方法，因此运行时间较长 代码实现 RSM类 import numpy as np from Linear_class import Line 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现Bagging集成学习 使用了sklearn自带的乳腺癌数据集 由于自身电脑条件不足，虽然Bagging是并行的，但是在实验中采用了依次训练各个基学习器的方法 代码实现 Bagging类 from Logistic_class import LogisticRegression i 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现逻辑回归 使用了sklearn自带的乳腺癌数据集 代码实现 LogisticRegression类 import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler np.set_printoptions(sup 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现朴素贝叶斯分类器 使用了sklearn自带的莺尾花数据集 代码实现 NB类 import numpy as np from math import pi,e,sqrt,exp np.set_printoptions(suppress=True) class NB: def __in 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现协同过滤推荐算法 使用kaggle上的数据集（见后） 代码实现 Recommend类 import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) class Recommend: def __init__(self,rates,fea 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现异常检测算法 这里使用了改良版本，即使用多元高斯分布函数，提高了对数据相关性的适应 代码实现 Detaction类 import numpy as np from math import exp,pow,pi np.set_printoptions(suppress=True) c 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现PCA降维算法 在此手动实现PCA算法，并且应用到神经网络的手写数字识别加速上 代码实现 PCA类 import numpy as np from sklearn.preprocessing import Normalizer import sys class PCA: def _ 阅读全文

摘要： ML实战：手动实现Kmeans算法 代码实现 Kmeans类 import numpy as np import random np.set_printoptions(suppress=True) class Kmeans: def __init__(self,x,cluster=2): ''' : 阅读全文

摘要： ML实战：封装成类并应用到Boston数据集 代码实现 LinearRegression类 import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler class LinearRegression: def __init__ 阅读全文