filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for line in lines: line=line.strip() if len(line)> ...

前言： 上篇介紹了knn的實現過程，這次我們使用庫里自帶的數據集來進行knn的實現。 正文： 各類參數如下： avg / total 0.96 0.95 0.95 40 [[20 0 0] [ 0 10 2] [ 0 0 8]] 總結： 這個算法 ...

在KNN里，通過交叉驗證，我們即可以得出最合適的K值。它的核心思想無非就是把一些可能的K逐個去嘗試一遍，然后選出效果最好的K值 交叉驗證的第一步是把訓練數據進一步分成訓練集和驗證集。 為什么這么做？ 道理其實很簡單，因為我們需要一種評估的機制來選出最好的K值。那具體用什么數據來評估 ...

數據是機器學習模型的原材料，當下機器學習的熱潮離不開大數據的支撐。在機器學習領域，有大量的公開數據集可以使用，從幾百個樣本到幾十萬個樣本的數據集都有。有些數據集被用來教學，有些被當做機器學習模型性能測試的標准（例如ImageNet圖片數據集以及相關的圖像分類比賽）。這些高質量的公開數據集為我們學習 ...

開始--- IRIS分類問題分類：根據數據集目標的特征和屬性，划分為已有的類別中常用的分類算法：K緊鄰（KNN),邏輯 ...

一、簡單划分：數據集：測試集=7：3 問題： 1）.沒有充分的利用數據集； 2）.回歸問題中的MSE（mean square error）受到划分比例的影響，導致最終模型的最優參數選擇也受到划分比例的影響。 【圖來源：https://zhuanlan.zhihu.com/p ...

GBDT，梯度提升樹屬於一種有監督的集成學習方法，與之前學習的監督算法類似，同樣可以用於分類問題的識別和預測問題的解決。該集成算法體現了三個方面的又是，分別是提升Boosting、梯度Gradient、決策樹Decision Tree。“提升”是指將多個弱分類器通過線下組合實現強分類器的過程 ...

簡易用法 Relational plots（關系圖） scatterplot（散點圖） lineplot（線圖） relplot（關系圖） Categorical p ...