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已遷移到我新博客，閱讀體驗更佳基於sklearn的分類器實戰 完整代碼實現見github：click me 一、實驗說明 1.1 任務描述 1.2 數據說明 一共有十個數據集，數據集中的數據屬性有全部是離散型的，有全部是連續型的，也有離散與連續混合型的。通過對各個數據集的瀏覽 ...

這幾天在看 sklearn 的文檔，發現他的分類器有很多，這里做一些簡略的記錄。 大致可以將這些分類器分成兩類： 1）單一分類器，2）集成分類器 一、單一分類器 下面這個例子對一些單一分類器效果做了比較 下圖是效果圖： 二、集成分類器 集成分類器有四種 ...

分類器性能評估指標 一、精度-召回率-F度量 Precision-Recall-F_measure 准確率和混淆矩陣 二、損失函數 Loss Function ...

原型 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None) 參數 Parameters: alpha : float, optional ...

（1）算法是核心，數據和計算是基礎 （2）找准定位 大部分復雜模型的算法設計都是算法工程師在做，而我們分析很多的數據分析具體的業務應用常見的算法特征工程、調參數、優化 我們應該怎么做 學會分析問題，使用機器學習算法的目的，想要算法完成何種任務 掌握算法基本思想 ...

對比決策樹和隨機森林 隨機森林的袋外數據 在有放回的抽樣中，有一部分數據會被反復抽到，可能有一部分數據一直沒有被抽到，這部分數據就 ...

KNeighborsClassifier參數說明KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', lea ...