python3 學習使用隨機森林分類器 梯度提升決策樹分類 的api，並將他們和單一決策樹預測結果做出對比 附上我的git，歡迎大家來參考我其他分類器的代碼: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

目前了解到的 MATLAB 中分類器有： K 近鄰分類器，隨機森林分類器，朴素貝葉斯，集成學習方法，鑒別分析分類器，支持向量機。現將其主要函數使用方法總結如下，更多細節需參考 MATLAB 幫助文件。 設 　　訓練樣本： train_data ...

本文代碼來之《數據分析與挖掘實戰》，在此基礎上補充完善了一下~ 代碼是基於SVM的分類器Python實現，原文章節題目和code關系不大，或者說給出已處理好數據的方法缺失、源是圖像數據更是不見蹤影，一句話就是練習分類器（▼㉨▼メ） 源代碼直接給好了K=30，就試了試怎么選的，挑選規則設定比較 ...

在鳶尾花數據集上 去除線性可分的類（1類），結果如下： 去除線性不可分的類（0類），結果如下： ...

的分類器，也是后面神經網絡和卷積神經網絡的基礎。 線性分類器中包括幾個非常重要的部分： 權重矩陣 ...

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是根據樣本分布和未知參數的先驗概率分布求得的條件概率分布。 貝葉斯公式： 變形 ...

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是根據樣本分布和未知參數的先驗概率分布求得的條件概率分布。 貝葉斯公式： 變形 ...

線性分類器： 首先給出一個非常非常簡單的分類問題（線性可分），我們要用一條直線，將下圖中黑色的點和白色的點分開，很顯然，圖上的這條直線就是我們要求的直線之一（可以有無數條這樣的直線） 假如說，我們令黑色的點 = -1， 白色的點 = +1，直線f(x) = w.x + b ...