一、C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题。它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https ...
一 前言 ocr概述 OCR Optical Character Recognition,光学字符识别 是指电子设备 例如扫描仪或数码相机 检查纸上打印的字符,通过检测暗 亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术 ...
2018-08-08 01:03 0 1190 推荐指数:
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一、ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益。它通过信息增益 ...
一、前言 KNN 的英文叫 K-Nearest Neighbor,应该算是数据挖掘算法中最简单的一种。 先用一个例子体会下。 /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...
广义来说,有三种机器学习算法 1、 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习 ...
frame 是Pandas的dataframe对象 alpha 图像透明度 figsize 英寸为单位的图像大小 diagonal 只能在{‘hist','kde ...
KNN是有监督的学习算法,其特点有: 1、精度高,对异常值不敏感 2、只能处理数值型属性 3、计算复杂度高(如已知分类的样本数为n,那么对每个未知分类点要计算n个距离) KNN算法步骤: 需对所有样本点(已知分类+未知分类)进行归一化 ...
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 第2章 机器学习基础 第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN 第5章 线性回归法 第6章 梯度下降 ...
--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python ...