原文:周志华《机器学习》课后习题练习——ch3.4 交叉验证法练习

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:

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机器学习周志华 习题答案3.5

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 ...

Tue Jun 28 07:42:00 CST 2016 0 1744
机器学习周志华 习题答案3.3

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: ...

Sat Jun 25 17:53:00 CST 2016 3 2873
使用交叉验证法(Cross Validation)进行模型评估

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 ...

Mon Jun 03 02:54:00 CST 2019 0 1793
K折交叉验证法的Python实现

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 ...

Thu Feb 01 22:55:00 CST 2018 0 10835
周志华机器学习课后答案——第4章.决策树

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 ...

Thu May 04 02:42:00 CST 2017 0 1939
【西瓜书】周志华机器学习学习笔记与习题探讨(一)

【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 ...

Fri Jan 04 19:22:00 CST 2019 0 888
 
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