- 博客(5)
- 资源 (2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Matlab实现 k均值算法（k-means）
数据集0.697 0.4600.774 0.3760.634 0.2640.608 0.3180.556 0.2150.403 0.2370.481 0.1490.437 0.2110.666 0.0910.243 0.2670.245 0.0570.343 0.0990.639 0.1610.657 0.1980.360 0.3700.593 0.0420.7...
2019-06-19 20:39:00
5486
原创 朴素贝叶斯
针对《统计学习方法》–李航 一书中P50，算法4.1编写程序输入和输出算法流程import numpy as npdef createData( ): #训练数据集 T=np.array([ [[1,'S'],-1], [[1,'M'],-1], [[1,'M'],1], [[1,'S'],1], [[1,'S'],-1], [[2,...
2019-04-22 10:09:11
202
1
原创 K近邻法
k近邻法：为新的输入在数据集中找到与该实例距离最短的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，则把该实例归入到该类中（“多数表决”规则）常用“欧式距离”度量实例间的距离使用“交叉验证”的方法选取合适的k值为了保证每个数值的同等重要性，对每个特征进行归一化算法实现#-*-coding:utf-8 -*-import numpy as npimport math#训练集和类别def...
2019-04-19 15:52:54
152
原创 感知机算法实现（对偶形式）
误分条件：import numpy as npdef creatDataSet( ): group=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]]) label=[1,1,-1] return group,labeldef update( x , y , i ): global a , b , G a[ i ] += 1 b =...
2019-04-18 10:03:44
690
1
原创 感知机算法实现（原始形式）
代码参考：https://www.cnblogs.com/xzh0001/p/5660632.htmlimport numpy as npdef creatDataSet( ): group=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]]) label=[1,1,-1] return group,labeldef update( x , y ): ...
2019-04-17 15:33:20
297
cvtres.exe
2019-06-10
数字图像处理（冈萨雷斯）
2019-04-22
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人