朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后

数据集如下: 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 是 乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否 青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 否 浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 否 浅白

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策

使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 目录 使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 1 构造决策树 1 根结点的选择 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 脐部 信息增益 触感 信息增益 选择根结点构建决策树 2 对分支结点${1,2,3,14}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感 信息增益 选择分类结点构建决策树 3 对分支 ${6,7,15,17}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样

1.线性可分 对于一个数据集: 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧,超平面如下: 那么数据集D就是线性可分的,否则,不可分. w称为法向量,决定了超平面的方向:b为位移量,决定了超平面与原点的距离. 样本空间中的任意点x到超平面X的距离(不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一章的内容)可以写为: 使得下面两式成立的训练样本称为支持向量: 两个异类支持向量(一个等于+1,一个等于-1)到超平面的距离之和为: 它称之为“间隔” 想找到最大间隔的划分超平面,就是使最大: 等价于

import numpy as np from sklearn.datasets import load_breast_cancer import sklearn.linear_model from numpy.linalg import inv # numpy.linalg 是处理线性代数的包,inv为矩阵求逆 #sigmoid函数 def sigmoid(x): # Sigmoid function return 1.0/(1 + np.exp(-x)) # 梯度函数 def gradien

Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型. 前言,对两分类和多分类的概念描述 (前言是整理别人博客的笔记https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/77774223) 1,在LR(逻辑回归)中,如何进行多分类? 一般情

http://www.cuijiahua.com/resource.html 曾看过的书,感觉一些很有用的学习资料,推荐给大家! Python基础: 网络教程推荐: 系统学习python3可以看廖雪峰老师的教程: 教程地址:点击查看 2. 系统学完也不一定记得很清楚,这时我们需要一个快速的查询手册,菜鸟教程是一个不错的选择: 教程地址:点击查看 3. 快速掌握知识的一个方法就是多加练习,对于初学者一味的做练习题显得过于枯燥,实验楼可以帮助你,找到你感兴趣的小实验: 学习地址:点击查看 SQL基础

一.Introduction Perceptron can represent AND,OR,NOT 用初中的线性规划问题理解 异或的里程碑意义 想学的通透,先学历史! 据说在人工神经网络(artificial neural network, ANN)发展初期,由于无法实现对多层神经网络(包括异或逻辑)的训练而造成了一场ANN危机,到最后BP算法的出现,才让训练带有隐藏层的多层神经网络成为可能.因此异或的实现在ANN的发展史是也是具有里程碑意义的.异或之所以重要,是因为它相对于其他逻辑关系,例如

所有资源基于 Python3 版本,全部中文内容,适用于 爬虫 / Web / 数据 方向,每个单元根据学习习惯从 书籍 / 文档 / 视频 中选择一类即可,建议任选一本书籍,然后配合文档类进行学习.资源遵守“宁缺毋滥”的原则,均经过网评筛选或个人亲测,不推荐各类低质量大杂烩的文章书籍,力求少走弯路.通过本文链接资源坚持学习,可真正的零基础自学入门 Python ,实测已帮助两位零编程基础的朋友入门.本索引清单将长期更新,更替更好的资源,请收藏的同时别忘了点个赞!也欢迎通过私信等方式补充推荐.

这段时间转了一个小圈圈,发现又回来了,瞎忙.想要学习数据挖掘的小伙伴一定得对机器学习有所了解吧,我之前看过几页周志华老师的西瓜书,但终没能坚持下来. 人生处处是起点,什么时候都不晚.记此笔记以分享与督促自己. 子曰“工欲善其事,必先利其器”.开始之前,先要选取一把上好的兵刃,才能练就神功,立足江湖. Python作为机器学习的首选语言,自然是非它莫属了.也许有的小伙伴和我一样,对Python并不很熟悉,So what?现学现用吧. No.1  Anaconda的安装 机器学习选择Python语言

PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了.那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中,要求K<D且最大化投影数据的方差.这里的K值既可以指定,也可以利用主成分的信息来确定. PCA其实就是方差与协方差的运用. 降维的优化目标:将一组 N 维向量降为 K 维,其目标是选择 K 个单位正交基,使得原始数据变换到这组基上后,

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1.要用python做数据分析,先得对python语言熟悉,推荐一本入门书 :笨方法学python (learn python the hard way),这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业作为入门书来看. 2.用python做数据分析的话,推荐用 anaconda,地址https://www.anaconda.com/download/  ,可以根据需要选择版本 3.后面需要添加各种包的时候,在开始-所有程序,打开Anaconda prompt,输入

我选择的是pycharm,这个对新手比较友好 我目前正在自学周志华的西瓜书,在做练习题3.3时需要用到python来实现,做这个练习需要numpy库和matplot库,最开始的时候忘了anaconda这个东西了,直接在pycharm中安装,而且还干了一些很傻的事,如下: Pycharmk可在file-setting中安装库,我想要永久性地安装numpy和matplotlib库 第一次,新建工程ch3.3,使用conda解释器,conda相对于python默认的解释器来说,多了许多库 Conda解

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介