随笔分类 -  机器学习

摘要：3.1 决策树的构造优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值得缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。缺点：可能会产生过度的匹配问题。适用数据：数值型，标称型。 阅读全文

摘要：---恢复内容开始---k-近邻算法2.1 算法优缺点优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定。缺点：计算复杂度高，空间复杂度高。适用数据范围：数值型，标称型。2.11-2.12 k-近邻算法的一般流程算法：def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataS... 阅读全文

摘要：1.函数的定义与说明tile函数是模板numpy.lib.shape_base中的函数。函数的形式是tile(A,reps)函数参数说明中提到A和reps都是array_like的，什么是array_like的parameter呢？在网上查了一下，始终搞不明白，便把熟悉的python数据类型都试了一... 阅读全文