《机器学习实战》第三章学习笔记

最新推荐文章于 2022-08-18 14:54:00 发布
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本文探讨了Python中iteritems和itemgetter的使用方法，sorted函数的高级应用，以及如何运用Matplotlib绘制复杂的树形图，为数据可视化提供实用指南。
Kazusa9
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周志华《机器学习》自学知识点笔记（第三章）
m0_74756644的博客
10-31 484
给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成其中和学得之后，模型就得以确定。线性模型形式简单、易于建模，许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于。
《机器学习实战》第三章学习笔记（决策树）
LZH_12345的博客
04-16 613
一、决策树模型1.1 定义分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一种特征或属性，叶结点表示一个类。下图是一个决策树模型，圆和方框分别表示内部结点和叶结点。1.2 决策树学习二、特征选择特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征，这样可以提高决策树学习的效率。通常特征选择的...
《机器学习（西瓜书）》读书笔记：第三章_线性模型
Charinfield的专栏
08-19 2195
线性模型虽说是机器学习中最简单的模型，但是还是有很多细小的知识点值得注意的。从去年这时候就开始接触机器学习，看过Ng在Coursera上的视频和斯坦福的cs229。这次看过西瓜书之后又加深了理解，于是赶紧趁热把思路整理出来。 一  线性回归 线性回归没什么好说的，它的思想是采用对输入样例各个特征进行线性加权的方式得到预测的输出，并将预测的输出和真实值的均方误差最小化。说白了如果输入样例只有一个...
机器学习实战- 第三章 决策树-学习笔记
you are what you read
07-11 338
本章实现的是ID3算法的决策树，最后利用分类器对隐形眼镜推荐类型的匹配做了分类 很好玩 但是对于def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):  #plotTree 这个函数没有太理解
机器学习笔记-第三章线性模型
qq_43808611的博客
06-22 224
机器学习实战（原书第三版）第一章原版笔记（来自书本官方链接）
12-12
机器学习实战（原书第三版）第一章笔记（含原版代码）
机器学习实战（蜥蜴书第三版实战源码）.zip
最新发布
08-04
《机器学习实战（蜥蜴书第三版实战源码）.zip》是一个压缩包文件，它包含了与《机器学习实战》第三版图书相关的代码实践材料。文件中的核心内容是基于Python语言的机器学习学习笔记，这些笔记以Jupyter Notebook格式...
《机器学习实战》第五章Logistic回归学习笔记.pdf
08-09
《机器学习实战》第五章详细介绍了Logistic回归的原理与实现。 Logistic回归的核心思想是建立一个分类边界，这个边界由一个线性组合的回归公式确定，使得数据点被分配到边界两侧的不同类别。具体来说，Logistic回归...
基于Scikit-Learn和TensorFlow读书笔记机器学习实战全部资料+详细文档+优秀项目.zip
12-24
基于Scikit-Learn和TensorFlow读书笔记机器学习实战全部资料+详细文档+优秀项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，...
《机器学习实战》学习笔记第二章-KNN
isla77的博客
07-26 512
以近邻K个点为参考，多数是什么特征，未知点就是什么特征。即采用测量不同特征值直接的距离方法来进行分类。
《机器学习实战》第三章学习笔记（更新中）
weixin_44355406的博客
03-24 1979
第三章主要讲述的内容是决策树的源码和利用Matplotlib绘制树形图 决策树的核心是利用递归一级一级进行分类： def createBranch() If so return 类标签； Else 寻找划分数据集的最好特征(香农熵) 划分数据集 创建分支节点 for 每个划分的子集: 调用函数createBranch()并增加返回结果到分支节点中 return 分支节点 分类的依据是香农熵的计算，其表示的是信息增益的大小，代码及注释如下 def calcShannon
《吴恩达机器学习》第三章笔记
zhuzhuxia183的博客
02-08 305
这里第三章-绪论：线性代数回顾矩阵向量矩阵加法、数乘矩阵乘法矩阵的逆 矩阵 [a11a12a13a14……a21a22a23a24……a31a32a33a34……a41a42a43a44…………]{ \left[ \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} & a_{14} ……\\ a_{21} &am...
《机器学习实战》笔记--第三章：决策树
u013841458的博客
07-17 621
知识点1：python set()函数  set() 函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。 >>>x = set('runoob') >>> y = set('google') >>> x, y (set(['b', 'r', 'u', 'o', 'n']), set(['e', ...
机器学习(西瓜书第三章笔记)
qq_37004793的博客
05-16 352
3.线性模型 在这里插入图片描述
机器学习基石（林轩田）第三章 笔记与感悟总结
Jason__Liang的博客
05-23 537
3.1Learnig with Different Output Space本节介绍了很多的机器学习问题。是非问题可以用PLA。其实就是二分类的问题（binary classification）。是非题应用十分广泛。从而引申到多类分类的问题。Multiclass Classification二分类其实就是多分类时k=2。回归问题典型，输出是一个实数。自然语言处理：如果是一个单词，则是多分类问题。但...
《机器学习实战》第三章
qq_50765975的博客
08-18 641
第三章学习分类任务——引入MNIST数据集，分类0-9十个数字。
[机器学习实战] 阅读第三章
枪枪枪的博客
05-03 1013
文章目录阅读第三章1、MNIST数据集1.1、Scikit-Learn加载的数据集的特征1.2、在开始深入研究数据之前应该先创建测试集1.3、洗牌2、训练一个二元分类器2.1、先为分类任务创建目标向量2.2、随机梯度下降（SGD）3、性能考核3.1、使用交叉验证测量精度3.2、混淆矩阵（更好的评估分类器的方法）cross_val_prodict() 交叉预测精度召回率（recall）也称为灵敏度（...
《机器学习实战》第三章 决策树 学习总结
wanty_chen的博客
04-08 386
       决策树与KNN均属于分类算法，它将欲处理的数据看做树的根，然后选取数据的特征作为分类的节点，每次选取一个节点将数据分成不同的子集，每次划分出来的子集可看做是树的分支，一次划分过程即为一次决策过程，直至最后无法继续划分，则停止进程，最终形成根在上部的一颗树型结构。1、构造决策树       在构造决策树前，先选取特征作为划分数据集的依据。为得到在划分数据时起决定作用的特征，要对每个特征...
机器学习实战 第三章 决策树 学习笔记
slicer的技术交流栈
05-05 1253
机器学习实战 第三章 决策树 学习笔记     第三章，决策树，主要讲了用ID3这种算法构建出决策树，并将其用于分类的方法。     原理：假设我们有一些待分类数据，那么可先按特征的某些规律将其一分为二（就成了二叉树，一分为n，就是n叉树），再将其子节点再分，分到不能再分时，训练结束。预测时按照分类的原则去找分支，直到找到叶子节点，叶节点的值就是预测的值。     那么就会有一个问题：以
《机器学习实战》第五章学习笔记
05-28
### 《机器学习实战》第五章 学习笔记 总结 #### Logistic 回归简介 Logistic 回归是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。其核心思想是通过现有数据对分类边界线建立回归公式，以此实现分类任务[^3]。与传统的线性回归不同，Logistic 回归使用 Sigmoid 函数将输出值映射到 [0, 1] 区间内，从而表示某一类别的概率。 #### Logistic 回归的数学模型 Logistic 回归的目标是找到最佳拟合参数集，使得模型能够准确地预测样本属于某一类别的概率。Sigmoid 函数的形式如下： ```python import numpy as np def sigmoid(z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) ``` 其中，`z = w^T * x + b`，`w` 和 `b` 分别为权重向量和偏置项，`x` 为输入特征向量。 #### 参数优化方法 在训练分类器时，寻找最佳拟合参数的关键在于使用最优化算法。常见的优化方法包括梯度下降法、随机梯度下降法以及改进版的优化算法如 L-BFGS 和牛顿法等。以梯度下降为例，更新规则如下： ```python alpha = 0.01 # 学习率 weights = np.zeros((n, 1)) # 初始化权重 for i in range(num_iterations): h = sigmoid(np.dot(X, weights)) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / m weights -= alpha * gradient ``` 上述代码展示了如何通过梯度下降法逐步调整权重向量 `weights`，以最小化损失函数[^3]。 #### 特征选择与正则化 在实际应用中，为了防止过拟合，通常需要对模型进行正则化处理。L2 正则化（Ridge 回归）是一种常用的方法，其目标函数形式为： \[ J(w) = -\sum_{i=1}^{m} [y^{(i)} \log(h_w(x^{(i)})) + (1-y^{(i)}) \log(1-h_w(x^{(i)}))] + \lambda ||w||_2^2 \] 其中，\(\lambda\) 控制正则化的强度。 #### 应用场景 Logistic 回归适用于二分类问题，也可通过扩展为多分类问题（如 One-vs-All 方法）。此外，它还被广泛应用于医疗诊断、信用评分、垃圾邮件检测等领域。 #### 注意事项 在使用 Logistic 回归时，需要注意以下几点： 1. 数据预处理：确保输入特征已经标准化或归一化。 2. 类别不平衡问题：当正负样本比例差异较大时，可能需要调整阈值或使用其他评估指标（如 F1 值）。 3. 模型解释性：Logistic 回归具有良好的可解释性，适合对模型透明度要求较高的场景。
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