摘要：
一、KMeans算法步骤 是最简单的聚类算法之一，算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 指定要分成的聚类数，算法的K值默认为5，也叫5个簇（聚类） 然后在样本空间中随机挑选K个数据点，作为簇 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:16
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摘要：
一、概述 对文本进行分析时，经常需要先进行分析，为后面将文本向量化做准备。 二、jieba分词 参考：https://blog.csdn.net/qq_45288176/article/details/115681292 2.1 什么事jieba（结巴）库 字如其名，结巴库主要用于中文分词，很形象的 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:16
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摘要：
一、概述 1.1 数学公式 二、利用贝叶斯进行文本分析 2.1 文本向量化 对数据进行预处理，进行分词，并把文本向量化是贝叶斯算法的关键也是难点。 分词可以参考：https://www.cnblogs.com/qianslup/p/16907569.html 文本向量化可以参考：https://ww 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:14
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摘要：
一 下载地址 https://graphviz.org/download/ 我选择的是64位的7.0.4版本。 二、安装步骤 2.1 正常安装 就是一直按下一步就行。 2.2 配置环境变量 如果没有配置环境变量，可按照下图配置环境变量 注意路径，找到安装路径的bin所有绝对路径，复制过去就行了 2. 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:12
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一、概述 1.1 模型间接 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类； Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布（sigmoid函数），然后使用极大似然估计做参数的估计。 二、数学依据 2.1 sigmoid函数 逻辑回归模型本质就是将 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:12
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摘要：
一、基本概念 1.1 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 体来说就是在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。 在线性不可分时，加入松弛变量并通 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:11
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摘要：
一、概述 1.1 关键点 我们提出了k近邻算法，算法的核心思想是，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。 更通俗说一遍算法的过程，来了一个新的输入实例，我们算出该实例与每一个训练点的距离（这里的复 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:10
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摘要：
一、概述 数据预处理是数据分析过程中的重要环节，它直接决定了后期所有数据分析的质量和价值输出。从数据预处理的主要内容看，包括数据清洗、转换、归约、聚合、抽样等8个方向 好多方法既是预处理的方法，也是特征工程的方法，便把两个放在一起讲了。 二、数据清洗、空值、异常值 在数据清洗过程中，主要处理的是缺失 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:09
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一、概述 需要对推算结果与真实结果进行评判，主要有下属各种。 二、方差与标准差 2.1 含义 2.2 Pyhton展示 import numpy as np y_true = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]) var = np.var(y_true) std = np.s 阅读全文
posted @ 2022-12-18 21:09
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摘要：
有了签名，可以知道一些基本信息。 签名如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ @time : ${DATE} ${TIME} @File: ${NAME}.py @Software: ${PRODUCT_NAME} @Author : qianslup @Version: py 阅读全文
posted @ 2022-12-18 20:55
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