前言 本系列教程基本就是摘抄《Python機器學習基礎教程》中的例子內容。 為了便於跟蹤和學習，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本： Github倉庫：https://github.com/Holy-Shine ...

決策樹模型練習：https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview 1. 監督學習--分類 機器學習腫分類和預測算法的評估： 　　a. 准確率 　　b.速度 　　c. 強壯行 　　d.可規模性 　　e. 可解釋 ...

1. 分類與回歸 　　分類:就是根據給定的標簽,把新的數據划分到這些標簽中的一個 　　回歸:就是根據事物一些屬性,來判斷這個事物的另一個屬性在哪個區間范圍 　　　　比如:根據一個人的受教育程度, ...

1. 介紹 決策樹是一種依托決策而建立起來的一種樹。在機器學習中，決策樹是一種預測模型，代表的是一種對象屬性與對象值之間的一種映射關系，每一個節點代表某個對象/分類，樹中的每一個分叉路徑代表某個可能的屬性值，而每一個葉子節點則對應從根節點到該葉子節點所經歷的路徑所表示的對象 ...

介紹 決策樹分為分類決策樹和回歸決策樹： 上一篇介紹了分類決策樹以及Python實現分類決策樹： 監督學習——決策樹理論與實踐（上）：分類決策樹 決策樹是一種依托決策而建立起來的一種樹。在機器學習中，決策樹是一種預測模型，代表的是一種對象屬性與對象值之間的一種映射 ...

監督學習 0.線性回歸（加L1、L2正則化） from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import ...

前面對半監督學習部分作了簡單的介紹，這里開始了解有關無監督學習的部分，無監督學習內容稍微較多，本節主要介紹無監督學習中的PCA降維的基本原理和實現。 PCA 0.無監督學習簡介 相較於有監督學習和半監督學習，無監督學習就是從沒有標簽的數據中進行知識發現的過程。 更具體地說，無監督學習 ...

一：降維之數據壓縮 將討論第二種無監督學習的問題：降維。數據壓縮不僅能讓我們對數據進行壓縮，使得數據占用較少的內存和硬盤空間，還能對學習算法進行加速。 （一）降維是什么（二維降至一維） 假使我們要采用兩種不同的儀器來測量一些東西的尺寸，其中一個儀器測量結果的單位是英寸，另一個儀器測量的結果是 ...