摘要： 决策树模型 决策树(DecisionTree, DT)是一种常见的用于分类和回归的非参数监督学习方法，目标是创建一个模型，通过从数 据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。决策树模型的优点在于：1，简单容易理解，数据结构可以可视化表达。2，需要很少的数据准备，其他技术通常需 要数据标准化，需 阅读全文

摘要： 在 机器学习岭回归器的构建和模型评估 中，讲解了回归模型的评估方法，主要有均方误差MSE， 解释方差分，R方得分等指标。同样的，对于分类模型，也有很多评估指标来判断该分类模型是否达到我们的要求，这几个评估指标主要是指： 准 确率（accuracy），精确率（precision），召回率（recall 阅读全文

摘要： 导数是用来找到“线性近似”的数学工具 在机器学习算法中，我们运用到了导数，下来我们来看看导数的变化... 在我学习微积分的过程中，我对导数的认知经历了三次变化： 导数是变化率、是切线的斜率、是速度、是加速度 导数是用来找到“线性近似”的数学工具 导数是线性变换 我们认为，导数是曲线的变化率、是瞬时速 阅读全文

摘要： 贝叶斯：高斯贝叶斯，多项式贝叶斯，伯努利贝叶斯 高斯贝叶斯：先验为高斯分布的朴素贝叶斯 多项式贝叶斯；先验为多项式的分布的朴素贝叶斯 伯努利贝叶斯：先验为伯努利分布的朴素贝叶斯，适用于样本很稀松的二元离散值或很稀松的多元离散值情况 阅读全文

摘要： def drawBar(): pyplot.bar(range(5)，[100,200,300,400,400]) pyplot.xticks(range(5)，['A','B','C','D','E']) #设置横坐标 pyplot.xlabel(u'横坐标文字说明') pyplot.ylabel 阅读全文

摘要： matplotlib无法显示中文和负号解决办法 阅读全文

摘要： from wordcloud import WordCloudfrom matplotlib import pyplot as pltfrom PIL import Imageimport numpy as np# 1.准备数据content = open('豆瓣舌尖中国.txt','rb').re 阅读全文

摘要： import numpy as npx = np.array([1,2,3,2,4,2,5,7,7])print(np.unique(x)) 简单散点图的绘制，没有显示出文字是因为需要下载个插件 阅读全文

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