荼离伤花

摘要：一，决策树概念通过分支进行判断结果，而这些分支就是特征，如果重要的特征在根节点，就能有效的减少决策次数。所以决策树的问题在于如何高效的构建决策树。二。信息论 1.信息熵 -代表信息（结果）的不确定性 2.信息增益当确定某个特征后，信息熵改变的大小（信息熵-条件熵）三。sklearn决策树阅读全文

posted @ 2019-10-30 15:50 荼离伤花阅读(182) 评论(0) 推荐(0)

sklearn朴素贝叶斯

摘要：一。基本原理贝叶斯公式二。在文本分类中的情况 sklearn实现阅读全文

posted @ 2019-10-30 13:12 荼离伤花阅读(264) 评论(0) 推荐(0)

sklearn特征提取

摘要： 1 from sklearn.datasets import load_iris 2 from sklearn.model_selection import train_test_split #集合划分 3 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer #字典特征抽取 4 from sklearn.feature_extrac... 阅读全文

posted @ 2019-10-30 10:54 荼离伤花阅读(313) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月29日

sklearn实现kNN

摘要：对鸢尾花数据集进行分类并交叉验证阅读全文

posted @ 2019-10-29 16:45 荼离伤花阅读(1062) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月25日

tensorflow模型保存和读取

摘要：模型保存模型读取阅读全文

posted @ 2019-10-25 18:18 荼离伤花阅读(134) 评论(0) 推荐(0)

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