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RSS订阅原创 机器学习实战Ch09-树回归（CART）
构建树（CART算法） from numpy import * from matplotlib import pyplot as plt def loadDataSet(fileName): dataMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = list(map(float, curLine)
2020-10-26 16:38:34
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转载 【numpy】02索引
副本与视图 在 Numpy 中，尤其是在做数组运算或数组操作时，返回结果不是数组的 副本 就是 视图。 在 Numpy 中，所有赋值运算不会为数组和数组中的任何元素创建副本。 numpy.ndarray.copy()创建一个副本。 对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位置。 【例】 import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) y = x y[0] = -1 print(x) # [-1 2 3 4 5
2020-10-22 19:48:57
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原创 机器学习实战Ch03-决策树算法-【回归】预测隐形眼镜类型
决策树算法：【预测】隐形眼镜类型 从《【分类】鱼》中调用creatTree 从《Matplotlib注释绘制树形图》中调用creatPlot from treesfish import createTree from treesplot import createPlot fr = open('lenses.txt') lenses = [inst.strip().split('\t') for inst in fr.readlines()] lensesLabels = ['age', 'prescri
2020-10-18 20:34:51
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原创 机器学习实战Ch02-决策树算法-Matplotlib注释绘制树形图
决策树算法：Matplotlib注释绘制树形图分部代码1.使用文本注释绘制**树节点**2.获取**叶节点**的数目和树的层数 getNumLeafs(myTree)&getTreeDepth(myTree)3.返回预定义的树结构 retrieveTree(i)4.plotTree函数5.主函数 createPlot(inTree)完整程序 分部代码 1.使用文本注释绘制树节点 #定义文本框和箭头格式 decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="
2020-10-18 16:01:30
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原创 机器学习实战Ch02-k邻近算法-【回归】手写数字识别
k邻近算法：手写数字识别分部代码将图像转化为向量 img2vector(filename)kNN算法程序 classify0(inX, dataSet, labels, k)手写数字测试 handwritingClassTest()完整程序 分部代码 将图像转化为向量 img2vector(filename) 将32×32的图像以1×1024的向量输出 :param filename: 输入文件名 :return: 向量形式的数组，每行1024列 def img2vector(filename):
2020-10-17 00:58:56
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原创 机器学习实战Ch02-k邻近算法-【分类】约会数据
k邻近算法分部代码创建数组函数 createDataSet()kNN算法程序欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 分部代码 创建数组函数 createDataSet() 输入：/
2020-10-17 00:23:25
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空空如也
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