编程实现判别分析,并给出西瓜数据集上的结果。 数据集如下 Python代码实现方式如下:调用了sklearn中的线性判别分析模块。 结果如下: 其中红色的蓝色的 ...
题目:选择两个UCI数据集,比较 折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。 其中代码主要参考:https: blog.csdn.net snoopy yuan article details 为了练习我采用的数据集与原博客中的有所区别,是UCI中一个霓虹人搞的有关于大肠杆菌中蛋白质的分布的数据集。。。传送门:http: archive.ics.uci.edu ml datasets Ec ...
2018-06-18 23:24 0 781 推荐指数:
编程实现判别分析,并给出西瓜数据集上的结果。 数据集如下 Python代码实现方式如下:调用了sklearn中的线性判别分析模块。 结果如下: 其中红色的蓝色的 ...
3.3 编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果。 本题我就调用了sklearn的逻辑回归库来测试。 结果如下: 西瓜数据集如下: ...
scikit-learn中默认使用的交叉验证法是K折叠交叉验证法(K-fold cross validation):它将数据集拆分成k个部分,再用k个数据集对模型进行训练和评分. 1.K折叠交叉验证法(K-fold cross validation ...
学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢?常用的方法有两种,k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。 Python中貌似没有自助法 ...
周志华老师的《机器学习》是一本非常难得的国内学者的好教材。为了好好学习,博主决定啃一啃周老师书中的课后习题。本人答案仅供参考,若有错误,请大神们不吝指教。(本系列文章实时更新) 1.试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集,必存在与训练集一致(即训练误差为0)的决策树 ...
建立决策树 参考: ID3决策树 绘图子程序 python绘制决策树 效果 ...
【第1章 绪论】 1.1 引言 学习算法:机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法,即“学习算法”。 学习算法的作用:1.基于提供的经验数据产生模型; 2.面对新情况时,模型 ...
三、评估方法 1、留出法(hold-out) 直接将数据集D划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S,另一个作为测试集T,即D = S ∪ T,S ∩ T = ø 。在 S 上训练 ...