《機器學習》周志華 習題答案3.5
編程實現判別分析，並給出西瓜數據集上的結果。 數據集如下 Python代碼實現方式如下：調用了sklearn中的線性判別分析模塊。 結果如下： 其中紅色的藍色的 ...
原文：周志華《機器學習》課后習題練習——ch3.4 交叉驗證法練習
題目：選擇兩個UCI數據集，比較 折交叉驗證法和留一法所估計出的對率回歸的錯誤率。 其中代碼主要參考：https: blog.csdn.net snoopy yuan article details 為了練習我采用的數據集與原博客中的有所區別，是UCI中一個霓虹人搞的有關於大腸桿菌中蛋白質的分布的數據集。。。傳送門：http: archive.ics.uci.edu ml datasets Ec ...
2018-06-18 23:24 0 781 推薦指數：
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3.3 編程實現對率回歸，並給出西瓜數據集3.0α上的結果。 本題我就調用了sklearn的邏輯回歸庫來測試。 結果如下： 西瓜數據集如下： ...
使用交叉驗證法(Cross Validation)進行模型評估
scikit-learn中默認使用的交叉驗證法是K折疊交叉驗證法(K-fold cross validation):它將數據集拆分成k個部分,再用k個數據集對模型進行訓練和評分. 1.K折疊交叉驗證法(K-fold cross validation ...
K折交叉驗證法的Python實現
學習器在測試集上的誤差我們通常稱作“泛化誤差”。要想得到“泛化誤差”首先得將數據集划分為訓練集和測試集。那么怎么划分呢？常用的方法有兩種，k折交叉驗證法和自助法。介紹這兩種方法的資料有很多。下面是k折交叉驗證法的python實現。 Python中貌似沒有自助法 ...
周志華《機器學習》課后答案——第4章.決策樹
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【第1章 緒論】 1.1 引言 學習算法：機器學習所研究的主要內容，是關於在計算機上從數據中產生“模型”的算法，即“學習算法”。 學習算法的作用：1.基於提供的經驗數據產生模型； 2.面對新情況時，模型 ...
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