摘要：什么是回归？ 假设现在有一些数据点，我们用 一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。 一、基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类 我们想要的函数应该是，能接受所有的输入然后预测出类别。例如，在两个类的情况下，函数输出0或1。Sigmoid函数能在 阅读全文

摘要：决策树的原理：通过一系列问题进行if/else的推导，最终实现决策。 我们经常用决策树处理分类问题，决策树是最经常使用的数据挖掘算法。K-近邻算法可以完成很多分类任务，但是最大的缺点是给出的数据没有内在意义，决策树的优势就在于数据形式非常容易理解。 二、决策树的构造 在一个数据集上哪个特征在划分数据 阅读全文

摘要：1 #这个函数是用来统计得到一个总体单词向量的，就是：所有的文本一共有多少个不同的单词， 2 #由这些不同的单词组成一个单词向量，向量可以理解成为列表 3 #dataSet：是训练数据集 4 def createVocabList(dataSet): 5 #使用python内置set函数创建一个空的 阅读全文

摘要：一、K-近邻算法原理 如图所示，数据表中有两个属性，两个标签（A,B），预测最后一行属于哪种标签。 通过可视化数据，可以看到A和B分别集中某一领域,观察可见，第六行（2.1，1.4）比较靠近标签A。 K-近邻原理：因为未知标签的属性是已知的，可以通过计算未知标签的属性与已知标签的属性的距离，参数K表 阅读全文