机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 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. 本书第一部分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.Ada…

算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴.其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程.K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括每个训练样本对应的标签.然后给你一个新的测试样本T,问你测试样本的标签预测是什么,K近邻的方法就是找到T到D中每一个样本的相似度,然后根据相似度大小对D中样本排序,取前K个最相似的样本的标签的众数作为测试样本T的标签(即前K个样本投票决定).具体相似度怎么度量,是根据测试样本到D中每个训练样本的距离…

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…

1.ArrayList简介 ArrayList是一个数组队列,与java中的数组的容量固定不同,它可以动态的实现容量的增涨.所以ArrayList也叫动态数组.当我们知道有多少个数据元素的时候,我们用传统数组就可以解决问题,可当我们不知道有多少个数据元素的时候我们就可以用ArrayList. 2.继承关系 public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<E>, RandomAccess,…

前言:今天来回顾下SpringMVC的开发原理, 使用图文并茂的方式 来解析其中的内幕, 我相信懂了其中的运行机制后, 对于面试中SpringMVC大家都可以说so easy了. 一, 图示法 第二张图的前端控制器应为DispatcherServlet. 看完图中的整体流程后, 我们再使用实际代码来说明每一步需要处理 的事情. 二. 代码示例 第一步: 用户发送请求, 前端控制器DispatcherServlet开始处理.在web.xml中配置前端控制器: <servlet> <serv…

系列文章目录和关于我 一丶什么是SpringBoot自动装配 SpringBoot通过SPI的机制,在我们程序员引入一些starter之后,扫描外部引用 jar 包中的META-INF/spring.factories文件,将文件中配置的类型信息加载到 Spring 容器,实现引入starter即可开启相关功能的操作,大大简化了程序员手动配置bean,即开即用. 二丶SpringBoot自动装配源码解析 1.源码解析入口 SpringApplication.run(启动类.class, args…

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…

对<Python与机器学习实战>一书阅读的记录,对于一些难以理解的地方查阅了资料辅以理解并补充和记录,重新梳理一下感知机和SVM的算法原理,加深记忆. 1.感知机 感知机的基本概念 感知机是运用梯度下降学习过程的最简单的机器学习算法之一,是神经网络和支持向量机的基础.具体提出是由Rosenblatt这个人提出的,具体背景略.这里仅对感知机算法进行介绍: 对于二分类问题,假设一个数据集D={(x1,y1),...,(xN,yN)},存在一个平面(超平面)wx+b=0将数据分成两类,使得: 则称数…

博客整理 Mybatis学习笔记(一)--对原生jdbc中问题的总结 Mybatis学习笔记(二)--Mybatis框架 Mybatis学习笔记(三)--入门程序 MyBatis学习笔记(四)--入门程序(续) Mybatis学习笔记(五)--DAO开发 Mybatis学习笔记(六)--配置文件 Mybatis学习笔记(七)--输入输出映射 Mybatis学习笔记(八)--动态SQL Mybatis学习笔记(九)--一对一和一对多查询 Mybatis学习笔记(十)--多对多查询 Mybatis学…