跟着书中代码往下写在这里卡住了,考虑到可能还会有其他同学也遇到了这样的问题,记下来分享. 先吐槽一下,相信大部分网友在这里卡住的主要原因是伟大的GFW,所以无论是软件FQ还是肉身FQ的小伙伴们估计是无论如何也看不到这篇博文的,不想往下看的请自觉使用FQ技能. 怎么安装feedparser? 按书中提供的网址直接安装feedparser会提示错误说没有setuptools,然后去找setuptools,官方的说法是windows最好用ez_setup.py安装,我确实下载不下来官网的那个ez_et…

============================================================================================ <机器学习实战>系列博客是博主阅读<机器学习实战>这本书的笔记,包括对当中算法的理解和算法的Python代码实现 另外博主这里有机器学习实战这本书的全部算法源码和算法所用到的源文件,有须要的留言 ====================================================…

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志…

内容简介 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. <机器学习实战>主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.AdaBoost集成方法.基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等.第三部分则重点介绍无监督…

第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类. 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y)…

关于可视化: <机器学习实战>书中的一个小错误,P22的datingTestSet.txt这个文件,根据网上的源代码,应该选择datingTestSet2.txt这个文件.主要的区别是最后的标签,作者原来使用字符串‘veryLike’作为标签,但是Python转换会出现ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'largeDoses'的错误.所以改成后面的文件就可以了.后面直接用1 2 3 代表not like, general l…

摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做某件事时,会根据自己的经验考虑到多种因素,那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠,决定最终结果的过程其实就算是决策树的一种体现,如下图(举个不太恰当的例子).学术一点来说,决策树就是根据以往发生的事的概率,来评估风险,作出…

前言:有的时候自己不知道自己是井底之蛙,这并没有什么可怕的,因为你只要蜷缩在方寸之间的井里,无数次的生活轨迹无非最终归结还是一个圆形:但是可怕的是有一天你不得不从井里跳出来生活,需要重新审视井以外的生活,你就会发现世界如此美好,我知道的如此的少! 好比,但你看到如下代码 namespace Singleton { public class Singleton { private static Singleton singleton; private Singleton() { } public…

导入android源码中的APP源码到eclipse 一般最简单的办法就是创建新的android工程,选择create project from existing source选项,直接导入源码就OK了 编译报错一般就是少了相关的jar包,直接在源码中找到相应jar导入eclipse就好了 不过我们一般只是为了编辑,不用管这些错误的,我们增加在unix下mm编译就OK了…

处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"…