# 邏輯回歸 ## 邏輯回歸處理二元分類 ## 垃圾郵件分類 輸出結果： 預測類型：ham.信息：Waiting in e car 4 my mum lor. U leh? Reach home already?預測類型 ...

# K的選擇：肘部法則 如果問題中沒有指定 的值，可以通過肘部法則這一技術來估計聚類數量。肘部法則會把不同 值的成本函數值畫出來。隨着 值的增大，平均畸變程度會減小；每個類包含的樣本數會減少，於是樣 ...

# 決策樹 輸出結果： ...

# 決策樹 ...

目錄 1. 線性模型 2. 線性回歸 2.1 一元線性回歸 3. 一元線性回歸的Python實現 3.1 使用 stikit-learn 3.1.1 導入必要模塊 3.1.2 使用 ...

　　# Extracting features from categorical variables 　　# Extract ...

初步介紹 監督式學習: 給定數據集並且知道其正確的輸出應該是怎么樣的，即有反饋（feedback），分為 回歸 （Regressioin）: map輸入到連續的輸出值。 分類 （Classification）：map輸出到離散的輸出值。 非監督式學習: 給定數據集，並不知道 ...

概要 線性回歸是邏輯回歸的基礎，邏輯回歸又是神經網絡的組成部分，用於解決2分類問題 線性回歸是所有算法的基礎 線性關系 與 非線性關系 概念： 線性關系是指變量之間的關系是一次函數，一個自變量x和因變量y的關系表示為一條直線，兩個自變量和因變量y的關系表示為一個平面 非線性 ...