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机器学习的分类更新时间：2021-03-12 11:02:18标签：机器学习分类说明机器学习教程正在计划编写中，欢迎大家加微信 sinbam 提供意见、建议、纠错、催更。根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习监督学习（Supervised Learning，SL），这类算法的工作原理是使用带标签的训练数据来学习输入变量Image转化为输出变量Image的映射函数，换句话说就是求解方程Image中的..

鸢尾花（iris）数据集更新时间：2021-03-21 01:01:09标签：数据集鸢尾花说明机器学习教程正在计划编写中，欢迎大家加微信 sinbam 提供意见、建议、纠错、催更。鸢【音：yuān】尾花（Iris）是单子叶百合目花卉，是一种比较常见的花，可能不经意间你就能在某个公园里碰见它，而且鸢尾花的品种较多。它是一个很小的数据集，仅有150行，5列。该数据集的四个特征属性的取值都是数值型的，他们具有相同的量纲，不需要你做任何标准化的处理，第五列为通过前面四列所确定的鸢尾花所属..

一、单选题（共20题；共100.0分）1.pytorch的前身是（ ）（5.0分）A.PythonB.luaC.torchD.numpy5.0分2.在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？1 神经网络的类型(如MLP,CNN)2 输入数据3 计算能力(硬件和软件能力决定)4 学习速率5 映射的输出函数（5.0分）A.1,2,4,5B.2,3,4,5C.都需要考虑D.1,3,4,55.0分3.当在卷积神经网络中加入池化层(pooling l..

张磊机器学习基础算法python代码实现可参考：zlxy9892/ml_code1 原理knn 是机器学习领域非常基础的一种算法，可解决分类或者回归问题，如果是刚开始入门学习机器学习，knn是一个非常好的入门选择，它有着便于理解，实现简单的特点，那么下面就开始介绍其算法的原理。首先，knn算法的基本法则是：相同类别的样本之间在特征空间中应当聚集在一起。如下图所示，假设我们现在红、绿、蓝三种颜色的点，分布在二维空间中，这就对应了分类任务中的训练样点包含了三个类别，且特征数量为2。如..

用比较官方的话说，随机森林是一种集成算法，但实际上，可以种简单的语言描述。以随机森林分类为例随机森林的基分类器是决策树，决策树分支的方法是在所有重要特征中随机选择一个进行分支，这样随着random_state的不同，就会生长出不同的决策树，对这些决策树，随机森林采取的方法是，如果一半以上的决策树（二分类）将该向量预测为1，则随机森林预测为1，反之亦然，所以可以认为随机森林是决策树长出的一片森林只有一个医生（单一决策树）诊断病人可能发生误诊（过拟合），让多个医生（随机森林）一起进行诊断（集成），

1 KNN算法的原理KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。如上图所示，我们的目的是要预测某个学生在数学课上的成绩。先来说明几个基本概念：图中每个点代表一个样本（在这里是指一个学生），横纵坐标代表了特征（到课率，作业质量），不...

什么是KNNK近邻算法又称KNN，全称是K-Nearest Neighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。KNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。KNN是一种非参数的懒惰学习算法。其目的是使用一个数据库，其中数据点被分成几个类来预测新样本点的分类。简单举个例子，你搬到了一个新的社区，想和你的邻居成为朋友。你开始与邻居交往了。你决定挑选和你的思维方式，兴趣和爱好相似的邻居。在这里思维方式，兴趣和爱好都是特色。您根据兴趣

机器学习教程正在计划编写中，欢迎大家加微信 sinbam 提供意见、建议、纠错、催更。KNN（K-Nearest Neighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。它实现将距离近的样本点划为同一类别，KNN 中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断属于哪个类别。思想原理「人以群分，物语类聚」、「近朱者赤，近墨者黑」是 KNN 的核心思想。这其实和我们在日常生活中评价一个人的方法是一样的，如果你想要知道一个人是怎么样的，那...

K 最近邻的核心数学知识是距离的计算和权重的计算。我们把需要预测的点作为中心点，然后计算其周围一定半径内的已知点距其的距离，挑选前 k 个点，进行投票，这 k 个点中，哪个类别的点多，该预测点就被判定属于哪一类。1. 两点间距离公式已知坐标系中有两个点，三角形坐标 (3,4) 和圆坐标 (7,7)，如图 1 所示，它们的距离应该如何计算呢？我们一般使用欧式距离，即高中学到的两点间的距离公式，如图 2 所示，它的本质就是勾股定理：a2+b2=c2根据勾股定理，我们可计算两点之间的距离为 ..

pandas笔记（pandas Data Structures）生信start_site已关注32020.06.15 03:02:37字数 766阅读 509pandas包含数据结构和数据操作工具，可用于进行数据清理和快速分析。pandas经常和数字计算工具（比如NumPy和SciPy）一起使用分析文库，或者与matplotlib一起使用进行数据的可视化。pandas采用NumPy的基于数组计算的部分惯用风格，特别是基于数组的计算函数和不带for循环的数据处理。虽然pandas采用了许多来.

机器学习路线图解网上收集的关于机器学习路线图，对自己的学习进行指导图片发自简书App图片发自简书App图片发自简书App图片发自简书App图片发自简书App

Python面试之 is 和 == 的区别强哥​亿贝软件工程（上海）有限公司 全栈工程师​关注他契卡、在读笛卡尔的孟德等1,210 人赞同了该文章面试实习生的时候，当问到 is 和 == 的区别时，很多同学都答不上来，搞不清两者什么时候返回一致，什么时候返回不一致。本文我们来看一下这两者的区别。我们先来看几个例子：a = "hello"b = "hello"print(a is b) # 输出 True print(a == b) # 输出 Tr.

anaconda安装完成后可以开始创建环境，这里以win10 系统为例。打开Anaconda Prompt#pytorch为环境名，这里创建python3.7版conda create -n pytorch python=3.8 numpy pyyaml mkl#切换到pytorch环境conda activate pytorch conda config --add ch...

import numpy.matlibimport numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([[11, 12], [13, 14]])print(np.dot(a, b))[[37 40][85 92]]dot()返回的是两个数组的点积(dot product)a = np.array([[1,...

# Numpy is imported, seed is setimport numpy as npnp.random.seed(123)# Initialize random_walkrandom_walk = [0]# Complete the ___for x in range(100) : # Set step: last element in random_wal...

import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltx = np.arange(1,11)y = 2 * x + 5plt.title("Matplotlib demo")plt.xlabel("x axis caption")plt.ylabel("y axis caption")plt.plot(x,y)plt.s...

面向对象程序设计(Object-oriented programming,OOP)一.类与对象类(class): 对一类具有相同 属性的对象的 抽象。类的定义包含了数据的形式以及 对数据的操作对象(object):类的实例,每个对象都是其类中的一个 具体实体。# 定义一个 Dog 类class Dog: def __init__(self, name): ...