11 2018 档案

摘要:sklearn中的朴素贝叶斯模型及其应用 1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯: 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score(),对模型进行验证。 ##高斯分布型 from sk 阅读全文
posted @ 2018-11-22 10:51 SuperLIi
摘要:分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法 1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏情患者的临床数据集,建立朴素贝叶斯分类模型。 有六个分类变量(分类因子):性别,年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、 阅读全文
posted @ 2018-11-18 21:36 SuperLIi
摘要:K-means算法应用:图片压缩 读取一张示例图片或自己准备的图片,观察图片存放数据特点。 根据图片的分辨率,可适当降低分辨率。 再用k均值聚类算法,将图片中所有的颜色值做聚类。 然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值。 形成新的图片。 观察原始图片与新图片所占用内存的大小。 将原始图片与新图片保存成 阅读全文
posted @ 2018-11-07 13:46 SuperLIi