07 2019 档案
摘要：一、任务基础 导入所需要的库 加载sklearn内置数据集 ，查看数据描述 数据集包含房价价格以及影响房价的一些因素 查看数据集维度 查看第一条数据 二、构造决策树模型 决策树模型参数: （1）criterion gini or entropy 基尼系数或者熵（2）splitter best or
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摘要：一、决策树 在机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数
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摘要：最近使用python操作文件，经常遇到编码错误的问题，例如： 我看百度的解决方法就是手动指定编码方式，类似于以下这种方式： 虽然这种类似的方法也能解决。但是这种方法只能靠运气去碰，如果刚好碰到文件编码和你指定的编码一致，那么就不会报错了。这种方式在尝试的过程就会很麻烦。 这里就有一个解决的小技巧，我
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摘要：六、混淆矩阵： 混淆矩阵是由一个坐标系组成的，有x轴以及y轴，在x轴里面有0和1，在y轴里面有0和1。x轴表达的是预测的值，y轴表达的是真实的值。可以对比真实值与预测值之间的差异，可以计算当前模型衡量的指标值。 这里精度的表示：(136+138)/(136+13+9+138)。之前有提到recall
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摘要：一、任务基础 数据集包含由欧洲人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡，正例（被盗刷）占所有交易的0.172％。，这是因为由于保密问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。特征V1，V2，... V
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摘要：一、任务基础 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类
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摘要：一、逻辑回归 逻辑回归也被称为对数几率回归，算法名虽然叫做逻辑回归，但是该算法是分类算法，这是因为逻辑回归用了和回归类似的方法来解决了分类问题。 机器学习基本原则：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的。 逻辑回归的决策边界：可以是非线性的。 二、Sigmoid函数 Sigmoid函数公式： 函数
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摘要：一、梯度下降 引入：当我们得到了一个目标函数后，如何进行求解？直接求解吗？（并不一定可以直接求解，线性回归可以当做是一个特例） 梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。在机器
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摘要：机器学习的有监督算法分为分类和回归两种。 回归：通过输入的数据，预测出一个值，如银行贷款，预测银行给你贷多少钱。 分类：通过输入的数据，得到类别。如，根据输入的数据，银行判断是否给你贷款。 一、线性回归 现在这里有一个例子 数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签） 考虑：
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