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文武兼修ing——机器学习与IC设计

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关于蘑菇数据集的探索分析数据集描述读取数据集直观分析——颜色鲜艳的蘑菇都有毒？相关性分析——判断各指标与毒性相关性模型训练——使用决策树模型

决策树 kaggle

数据集描述来源于kaggle的蘑菇数据集，包括毒性，大小，表面，颜色等，所有数据均为字符串类型，分析毒性与其他属性的关系读取数据集 dataset = pd.read_csv("./mushrooms.csv") dataset.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 8124 entries, 0 to 8123 Data columns (total 23 columns): class

2018-04-27

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基于sklearn的集成分类器理论代码实现

决策树编程算法

理论集成模型集成分类器模型是综合考虑多种机器学习模型的训练结果，做出分类决策的分类器模型投票式：平行训练多种机器学习模型，每个模型的输出进行投票做出分类决策顺序式：按顺序搭建多个模型，模型之间存在依赖关系，最终整合模型随机森林分类器随机森林分类器是投票式的集成模型，核心思想是训练数个并行的决策树，对所有决策树的输出做投票处理，为了防止所有决策树生长成相同的样子，决策树的特征选取由最大熵增变为随机选取梯度上升决策树梯度上升决策树不常用于分类问题（可查找到的资料几乎全在讲回归树），其基本思想是每

2018-04-27

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基于sklearn的决策树分类器理论基础代码实现

决策树编程算法机器学习

理论基础决策树决策树是一种树形结构的机器学习算法，所有的样本起始于根节点，每个具有子节点的父节点都有一个判断，根据判断结果将样本向子节点分流，测试样本从根节点开始向下流动，通过判断最终到达某个没有子节点的叶子节点，这个节点就是该样本所属的类别。例如，判断一个动物是鸭子，狗还是兔子，可以具有以下的决策树：判断是否有四条腿没有，是鸭子有，判断眼睛颜色红色，是兔子非红色，是狗决策树训练算法训练决策树时，可以描述如下从父节点找到最优划分属性根据属性划分出子节点若子节点为空/属性相同（

2018-04-27

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