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2019年4月4日
机器学习——决策树,DecisionTreeClassifier参数详解,决策树可视化查看树结构
摘要: 0.决策树 决策树是一种树型结构,其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个测试输出,每个叶结点代表一种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零,此时每个叶结点中的
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posted @ 2019-04-04 21:32 Baby-Lily
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2019年4月1日
机器学习——交叉验证,GridSearchCV,岭回归
摘要: 机器学习,交叉验证,GridSearchCV参数含义,岭回归
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posted @ 2019-04-01 22:58 Baby-Lily
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机器学习——logistic回归,鸢尾花数据集预测,数据可视化
摘要: logistic回归,鸢尾花数据集预测,数据可视化,StandardScaler,LogisticRegression(),pcolormesh
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posted @ 2019-04-01 22:14 Baby-Lily
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2019年3月31日
机器学习入门——线性回归预测广告投入数据集
摘要: 0.Advertising数据集 Advertising数据集是关于广告收益与广告在不同的媒体上投放的相关数据,分别是在TV,Radio,Newspaper三种媒体上投放花费与,投放所产生的收益的数据,数据共有200条,数据的格式如下: 1.数据的载入 导入相关的包 手写读取数据 文件路径表示 在p
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posted @ 2019-03-31 23:21 Baby-Lily
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2019年3月30日
凸优化,对偶问题与拉格朗日函数
摘要: 优化问题的基本形式 最大值问题可转化为最小值问题 优化问题的域 可行域:所有可行点的集合 最优化值: 最优化解: 凸优化问题的基本形式 其中,约束函数f(x)是凸函数,h(x)为仿射函数 仿射函数:即最高次数为1的多项式函数。常数项为零的仿射函数称为线性函数。 凸优化问题的重要性质: 1.凸优化问题
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posted @ 2019-03-30 18:28 Baby-Lily
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机器学习中的凸优化,凸集,凸函数的相关定义和理论
摘要: 仿射集 定义:通过集合C中任意的两个不同的点的直线仍然在集合C内,则层集合C为仿射集。 仿射集的例子:直线,平面,超平面 超平面:AX=b f(x) = 0表示定义在定义域Rn的超平面,令f(x)=Ax-b,则f(x)=0表示“截距”为b的超平面。在三维空间的平面是二维的,四维空间的平面是三维的,n
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posted @ 2019-03-30 15:30 Baby-Lily
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