摘要：代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction 决策树 优点:计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点:可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型:数值型和标称型。 创建分支的伪代码函数cre 阅读全文

摘要：代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction logistic regression 优点:计算代价不高，易于理解实现，线性模型的一种。 缺点:容易欠拟合，分类精度不高。但是可以用于预测概率。 适用数据范围:数值型和标称型。 准备数 阅读全文

摘要：台大机器技法跟基石都看完了，但是没有编程一直，现在打算结合周志华的《机器学习》，撸一遍机器学习实战， 原书是python2 的，但是本人感觉python3更好用一些，所以打算用python3 写一遍。python3 与python2 不同的地方会在程序中标出。 代码及数据：https://githu 阅读全文