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在機器學習中,數據集往往非常龐大,但是很多情況下,其中包含大量的零元素。在矩陣中,若數值爲0的元素數目遠遠多於非0元素的數目,並且非0元素分佈沒有規律時,則稱該矩陣爲 稀疏矩陣;與之相反,若非0元素數目佔大多數時,則稱該矩陣爲 稠密矩陣。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',') x_data = data[:
Sklearn庫 Sklearn是Python中的一個非常重要的機器學習庫,在Sklearn庫中不僅封裝了大量的機器學習算法,它還內置了數據集,節省了獲取和整理數據的時間。下面將簡單介紹一下Sklearn庫中常用的算法。
ID3算法的決策樹的構造 決策樹的理論部分,不再贅述,本篇博文主要是自己的學習筆記(《機器學習實戰》) 先看下述決策樹,希望對理解決策樹有一定的幫助。 3.1.1信息增益 首先需要了解兩個公式: 創建名爲treesde.py文件,將
k-鄰近算法 k-鄰近算法採用測量不同特徵值之間的聚類方法進行分類。 1 基本原理: 存在一個樣本數據集合,也稱作訓練樣本集,並且樣本集中每個數據都存在標籤,即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關
import pandas as pd import sklearn from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extracti