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机器学习-随机森林(Random Forest)

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

随机森林是一组决策树的商标术语。在随机森林中，我们收集了决策树（也称为“森林”）。为了基于属性对新对象进行分类，每棵树都有一个分类，我们称该树对该类“投票”。森林选择投票最多的类别（在森林中的所有树木上）。

2019-10-16

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机器学习-将多项式朴素贝叶斯应用于NLP问题

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

朴素贝叶斯分类器算法是一系列概率算法，基于贝叶斯定理和每对特征之间条件独立的“朴素”假设而应用。贝叶斯定理计算概率P（c | x），其中c是可能结果的类别，x是必须分类的给定实例，表示某些特定特征。

2019-09-25

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机器学习-朴素贝叶斯分类器

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

使用贝叶斯定理，我们可以找到已知B发生，A发生的可能性。在这里，B是证据，A是假设。这里所做的假设是预测变量/特征是独立的。也就是说，一个特定功能的存在不会影响其他功能。因此，它被称为朴素。

2019-09-25

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机器学习-朴素贝叶斯（Naive Bayes）案例

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

这是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设预测变量之间具有独立性。简而言之，朴素贝叶斯分类器假定类中某个特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。例如，如果水果是红色，圆形且直径约3英寸，则可以将其视为苹果。即使这些特征相互依赖或依赖于其他特征的存在，朴素的贝叶斯分类器也会考虑所有这些特征，以独立地促成该果实是苹果的可能性。

2019-09-25

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机器学习-支持向量机（SVM:Support Vector Machine）案例

编程算法机器学习神经网络深度学习

我第一次听到“支持向量机”这个名字，我觉得，如果这个名字本身听起来那么复杂，那么这个概念的表述将超出我的理解范围。幸运的是，我看到了一些大学讲座视频，并意识到这个工具是多么简单有效。在本文中，我们将讨论支持向量机如何工作。本文适合那些对此算法知之甚少且对学习新技术有好奇心的读者。在以下文章中，我们将详细探讨该技术，并分析这些技术比其他技术更强的案例。

2019-09-25

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机器学习-决策树（Decision Tree）简介

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

从上图中可以看出，决策树在产品总和表上工作，也称为析取范式。在上图中，我们预测计算机在人们日常生活中的使用。

2019-09-25

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机器学习-决策树（Decision Tree）案例

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

这是我最喜欢的算法之一，我经常使用它。它是一种监督学习算法，主要用于分类问题。令人惊讶的是，它适用于分类和连续因变量。在该算法中，我们将总体分成两个或更多个同类集。这是基于最重要的属性/独立变量来完成的，以尽可能地作为不同的组。有关详细信息，请参阅简化决策树：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/complete-tutorial-tree-based-modeling-scratch-in-python/

2019-09-19

9120

机器学习-使用TensorFlow for Poets训练图像分类器

tensorflow 神经网络深度学习

今天我们学习如何训练图像分类器，只需通过图像目录即可完成。比如说，你想要构建一个分类器来区分霸龙和三角龙的图片：

2019-09-05

1.2K0

机器学习-撰写我们自己的第一个分类器

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

今天我们要做一件特别的事，从头开始撰写我们自己的分类器，如果你刚开始接触机器学习，这是一个重要的里程碑。因为如果你能跟上进度并独立完成，这意味着你已学会机器学习谜团里最重要的一块。今天我们要撰写的分类器是k-NN算法的简化版：它是最简单的分类器之一。

2019-09-04

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机器学习-何为优秀的特征

机器学习神经网络深度学习人工智能

背景介绍选择好的特征能让分类器变得有效,这意味着找到好的特征是机器学习中最重要的工作之一。但是怎么样才能获得好的特征?你怎么才能知道，如果你正处理二分类问题。那么好的特征能够使得辨别两个不同的类变得

2019-08-30

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机器学习-决策树的优化

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

今天我们会使用真实的数据来建一棵决策树，编写代码，将其可视化，这样您即可明白决策树是如何在幕后工作的。这里我们使用sklearn中自带的数据集Iris flower data set，该数据集由来自三种鸢尾（ Iris setosa ， Iris virginica和Iris versicolor ）中的每一种的50个样品组成。从每个样品测量四个特征：萼片和花瓣的长度和宽度，以厘米为单位。基于这四个特征的组合，Fisher开发了一种线性判别模型，以区分物种。

2019-08-29

5680

机器学习-6行代码编写你人生的第一个机器学习的程序

机器学习神经网络深度学习人工智能 python

只用六行Python语句，就可以编写你人生第一个机器学习的程序！我们将使用监督式学习方法（即一种利用范例创建分类器的机器学习方法）进行编程。使用到python的机器学习库scikit-learn完成，它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。

2019-08-29

6400

数据分析-Jupyter Notebook介绍、安装、使用

anaconda 机器学习 python 神经网络深度学习

今天我们将学习如何安装、设置和使用Jupyter Notebook。Jupyter Notebook在过去几年中变得非常流行，它允许您创建和共享包含实时代码，方程式，可视化和Markdown文档。这些都可以直接在浏览器中运行。如果您开始使用数据科学、数据分析，这是一个必不可少的工具，让我们开始吧。

2019-08-13

1.4K0

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