快速入门Python机器学习(18)

快速入门Python机器学习(18)

9 决策树(Decision Tree)9. 1 决策树原理9.2 信息增益与基尼不纯度信息熵(约翰·香农 1948《通信的数学原理》,一个问题不确定性越大,需要获取的信息就越多,信息熵就越大;一个问题不确定性越小,需要获取的信息就越少,信息熵就越小)集合D中...

快速入门Python机器学习(17)

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8.5 LinearSVR8.5.1 LinearSVR类参数、属性和方法类class sklearn.svm.LinearSVR(*, epsilon=0.0, tol=0.0001, C=1.0, loss='epsilon_insensitive', fit_intercept=Tr...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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快速入门Python机器学习(16)

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8.4 SVR8.4.1 SVR类参数、属性和方法类class sklearn.svm.SVR(*, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, tol=0.001, C=1.0, epsilon=0.1, shrinking=Tru...

快速入门Python机器学习(15)

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8.2.4 SVC分析红酒数据#SVC分析红酒数据 def SVC_for_load_wine(): warnings.filterwarnings("ignore") myutil = util() X,y = datasets.load_wine().data,datasets.loa...

快速入门Python机器学习(14)

快速入门Python机器学习(14)

我的Django电子商务代码已经可以支持Django 4.X版本了,由于github很慢,现在放到百度网盘上了。链接:https://pan.baidu.com/s/1FEs6lggPtPplnYTsyEbaSg?pwd=7gq1提取码:7gq18.2 SVC8.2.1 SVC类参数、属性和方法cl...

快速入门Python机器学习(13)

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8 支持向量机8.1 原理8.1.1 线性可分与线性不可分在左边的图,我们可以用一条直线区分不同的两类事件;叫做线性可分;在右边的图,我们找不到一条直线区分不同的两类事件;叫做线性不可分。在线性不可分的情形下,我们可以将它投射到三维空间不同高度达到线性可分。8.1.2 支持向量机...

快速入门Python机器学习(12)

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7.5 多项式贝叶斯(MultinomialNB)7.5.1 属性与方法类class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(*, alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)属性属性解释class_count_nda...

快速入门Python机器学习(11)

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朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。7.3 贝努利贝叶斯(Ber...

快速入门Python机器学习(十)

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6.2 K邻近回归算法(KNeighbors Regressor)类class sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, *, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2...

快速入门Python机器学习(九)

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6 K邻近算法(KNeighbors)所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。如果K=3,绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角...

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