机器学习笔记本
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机器学习的学习小笔记
Jeremy Liang
这个作者很懒，什么都没留下…
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机器学习算法笔记--------K-近邻算法
基本思想： 假设训练集中每个数据都是已标记的数据。 当输入一个新样本的时候，将新样本的特征和数据集中的数据进行特征比对。 找出最相似的前k个数据。(欧式距离-L2范数，闵科夫斯基距离-Lp范数) 统计这k个数据的标签，其中出现频率最高的一个标签，就是我们的预测结果。（多数表决） 优缺点： 优点：精度高 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高。没有显...原创 2018-11-21 10:07:18 · 215 阅读 · 0 评论 -
机器学习算法笔记--------决策树
摘要决策树包含三个主要过程：特征选择，决策树生成，决策树剪枝。其核心思想是计算集合无序程度，主要算法有ID3，C4.5和CART背景知识信息熵假设变量X的可能取值为Xi，i=1，2，……，n。变量X取值为Xi的概率为：那么随机变量X的信息熵为：条件熵变量Y在给定条件X下的信息熵：信息增益定义：特征A对训练数据集D的信息增益，g(D,A), 定义为集合D...原创 2018-11-27 14:54:21 · 475 阅读 · 0 评论