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RSS订阅原创 ML 算法总结
**K近邻法（K-nearest neighbor, k-NN）** 是一种基本的分类与回归方法输入：训练数据集输出：实例x所属的类yk值得选择会对k近邻法结果产生重大影响。应用中，k值一般取一个比较小的数值。通常采取交叉验证法来选取最优k值决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，常用算法有ID3、C4.5与CART决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树的修剪。1、通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼系数最小作为特征选择的准则。2、决策树
2020-06-26 20:49:24
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原创 Python enumerate() 函数
enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。Python 2.3. 以上版本可用，2.6 添加 start 参数。语法以下是 enumerate() 方法的语法:enumerate(sequence, [start=0])参数sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start – 下标起始位置。返回值返回 enumerate(枚举) 对象。实例以下展示了使用 en
2020-06-21 17:13:03
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转载 python机器学习之sklearn.svm.SVC详解
sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=‘rbf’, degree=3, gamma=‘auto’, coef0=0.0, shrinking=True, probability=False,tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None)参数：C：C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0C越
2020-06-21 11:11:09
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空空如也
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