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RSS订阅原创 （PYTHON）iris数据集逻辑回归一对一分类，投票法确定最终类别
将数据集按类别分为两两一组，用对数几率回归训练每一组的分类模型，将测试集依次按照三个模型进行分类，分得的类别票数加1，最终分类类别为得票数最多的类。'''用对数几率回归在iris数据集上一对一分类，用投票法确定最终类别'''import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_
2020-05-17 09:44:57
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原创 （PYTHON)西瓜书课后习题3.3手写对数几率回归
手动实现西瓜书课后习题3.3对数几率回归分类西瓜书课后习题3.3对西瓜数据集实现对数几率回归，完成对数据集的分类，输出分类精度import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdpath = r'C:\Users\Documents\WeChat Files\wxid_d76e8odqe93l22\Fi...
2020-04-15 09:21:42
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原创 （Python机器学习）手动实现iris数据集knn分类
Python手写iris数据集knn分类器knn分类KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，主要原理是通过计算待测试样本到所有的训练样本之间的距离，找到离测试样本最近的k个训练样本，之后将测试样本的类别分为最近的k个训练样本中类别标号最多的一类，原理相对简单。利用python中的numpy.array进行矩阵运算来计算距离。对s...
2020-04-15 08:44:28
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空空如也
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