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快速入门Python机器学习（20）
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。
顾翔
2022-09-23
289
0
快速入门Python机器学习（19）
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
不管是决策树分类还是决策树回归，过拟合现象是决策树算法的最大问题，但是从“9.4.2分析有噪音make_regression数据”可以看到，决策树还是一种非常有效的方法，解决过拟合现象有以下两种方法：
顾翔
2022-09-23
284
0
快速入门Python机器学习（18）
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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)
顾翔
2022-09-23
310
0
快速入门Python机器学习（17）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
node.js
class sklearn.svm.LinearSVR(*, epsilon=0.0, tol=0.0001, C=1.0, loss='epsilon_insensitive', fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, dual=True, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)
顾翔
2022-09-23
170
0
快速入门Python机器学习（16）
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
kernel
可见，除了linear，预处理后的得分远远高于处理前。scaler = StandardScaler()我们以前介绍过。
顾翔
2022-09-23
227
0
快速入门Python机器学习（12）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
看来，对三组数据高斯贝叶斯算法在三个数据中最好，我们让他与以前学习过的分类算法做个比较。
顾翔
2022-09-23
260
0
快速入门Python机器学习（11）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
腾讯云测试服务
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)。
顾翔
2022-09-23
387
0
快速入门Python机器学习（十）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
天气预报有雨P(A)：50%、堵车概率P(B): 80%、下雨后堵车概率P(A|B): 40%；那么堵车后下雨的概率P(B|A)是多少，根据朴素贝叶斯定律：
顾翔
2022-09-23
267
0
快速入门Python机器学习（三）
人工智能
工具
三、基本绘图工具 1 引入包 # coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #pip3 install matplotlib import seaborn as sns #pip3 install seaborn 1 折线图 def broken_line(): s = pd.Series(np.random.randn(20).cumsum()) s.plot(st
顾翔
2022-05-22
186
0
机器学习连载（30）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
204
0
机器学习连载（29）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
232
0
机器学习连载（28）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
220
0
机器学习连载（27）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
220
0
机器学习连载（26）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
193
0
机器学习连载（25）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
259
0
机器学习连载（24）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
196
0
机器学习连载（23）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
207
0
机器学习连载（22）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
211
0
机器学习测试笔记（21）——朴素贝叶斯算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
那么，小明已经告知他不来我家，下暴雨的概率P(A|B) = 90%*60%/80%=67.5%
顾翔
2021-01-28
478
0
机器学习测试笔记（13）——支持向量机
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对于线性不可分的我们可以采取升维的方式来解决，比如有如下十个样本。
顾翔
2021-01-18
448
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