12 2020 档案
摘要:3.1基本形式 f(x)=w1x1+w2x2+....+wdxd+b 向量形式:f(x)=ωΤx + b 线性回归试图学得f(x)=ωΤx + b ,使得f(xi) ≈ yi (这里原著不是约等于,,是这个符号) 距离函数最小时,w,b的取值: 对距离函数求偏导数: 然后,原著中是求偏导数为0的情况
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摘要:简介 决策树是基于树结构进行决策的,决策树的目的是产生一颗泛化能力强,即处理未见示例能力强的决策树,其基本流程遵循简单而直观的“分而治之”(divide-and-conquer)的策略。 伪代码 输入:训练集D = {(x1,y1),(x2,y2),........,(xm,ym)}; 属性集A =
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摘要:import pandas as pd import datetime as dt path='D:/jsp/dataframe/tb_store_order.csv' df = pd.read_csv(path,low_memory=False) df = df[['member_id','cre
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