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RSS订阅原创 Python机器学习实战（二）--决策树
Python机器学习实战（二）--决策树 决策树是处理分类问题的一个非常直观的算法，决策树是一个类似流程图的树结构，树中的每个内部节点是一个特征的测试，每个分支是一个特性输出，每一个叶子节点是数据所属的一个类型。如下图结构（图片来源网络，仅供学习参考） 图中橙色节点即为数据类型：见，不见。绿色节点表示对数据的某一特征进行测试，即对年龄，长相，收入，公
2016-03-26 22:34:45
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原创 Online learning 的一些简单认识
Online learning的一些简单认识 Online learning是机器学习中的一种方法。其目的是正确预测数据的类别，并且在每次预测后，该结果用来更新修正预测模型，用于对以后数据进行更好的预测。而不同于batch learning，batch learning生成的最好预测仅基于一次确定的数据训练集。一般的，一种Online learning算法对于一个序
2016-03-26 20:20:55
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原创 Python机器学习实战--（k-近邻算法）
k-近邻算法（knn）工作原理：首先存在一个样本集（训练样本），样本集中每一个样本数据都有一个标签，并都有相应特征。当有新的没有标签的数据输入后，将新数据的特征与样本数据对应的特征进行比较，然后选取样本数据中前k个与新数据最相近的数据，再选择这k个数据中出现次数最多的标签作为新数据的标签。一般流程：1 收集数据：略2 准备数据：3 分析数据4 训练数据5 测
2016-03-19 13:20:07
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空空如也
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