决策树(Decision Tree）算法详解及python实现
一、决策树概述策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监督....
k-近邻算法（KNN）详解及python实现和应用
一、KNN算法概述工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都纯在标签，就每一个样本都有一个标签与之对应。输入没带标签的新数据之后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签，然后给新数据该标签。我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。光看文....
Python人工智能实例 │ 使用Haar级联进行人脸检测、使用CAMShift算法、光流法进行人脸追踪
01、背景知识1.1●Haar级联简介Haar级联是基于Haar特征的级联分类器。那么级联分类器是什么？级联分类器就是把弱分类器（性能受限的分类器）串联成强分类器的过程。建立一个实时系统的前提是，需要保证分类器足够简单。但简单分类器不能达到足够精确，如果想要更精确，运行速度就会变慢且变成计算密集型。在机器学习中，速度和精确度两者之间的取舍是很常见的。为了解决这一问题，可以串联一群弱分类器，形成一....
使用Python实现K-means 算法-------文章中有源码
一、实验目的使用Python实现K-means 算法。二、实验原理（1）（随机）选择K个聚类的初始中心；（2）对任意一个样本点，求其到K个聚类中心的距离，将样本点归类到距离最小的中心的聚类，如此迭代n次；（3）每次迭代过程中，利用均值等方法更新各个聚类的中心点(质心)；（4）对K个聚类中心，利用2,3步迭代更新后，如果位置点变化很小(可以设置阈值)，则认为达到稳定状态，迭代结束。三、Python....
**使用Python实现逻辑回归的算法**-------文章中有源码
实验目的使用Python实现逻辑回归的算法实验原理（1）收集数据：采用任意方法收集数据。（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析。（4）训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。（5）测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。（6）使用算法：首先，我们需要输入一些数据，并将....
我们常用于猜数字游戏的二分查找算法怎么用python实现呢?
原理简单介绍类比猜数游戏我们上篇文章唠了唠经典的冒泡排序算法,如果说经典算法,那怎么少得了二分查找呢.可以说它是经典中的经典,就我们常用于猜数字方法.就是他.比如猜1到100的数字,目标数字的34.这时候你就猜一个数50,出题人会跟你说是大了还是小了.明显你猜的50比34大,那出题人就会跟你说你猜的数大了,那你可猜的数的范围变小了.变成了1-49,你继续猜25,这时候猜的数小了,猜数范围变成26....
使用简单算法两小时实现猎杀乌姆帕斯（Hunt the Wumpus）Python小游戏
“Hunt the Wumpus” 是什么？引用wiki百科：Hunt the Wumpus是Gregory Yob于 1973 年开发的一款基于文本的冒险游戏。在游戏中，玩家在一系列连接的洞穴中穿行，这些洞穴排列为十二面体的顶点，他们狩猎一个名叫 Wumpus的怪物。在回合制游戏中有玩家试图避免致命的无底洞和“超级蝙蝠”，将移动他们周围的洞穴系统; 目标是通过洞穴发射他们的“弯曲箭”之一以杀死....
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