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機器學習實戰(zhàn)教程（六）：Logistic回歸實戰(zhàn)篇之預測病馬死亡率（b二哗总、從疝氣病癥狀預測病馬的死亡率 1、實戰(zhàn)背景 本次實戰(zhàn)內(nèi)容倍试，將使用Logistic回歸來預測患疝氣病的馬的存活問題讯屈。原始數(shù)據(jù)集下載地址：數(shù)據(jù)集...
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機器學習實戰(zhàn)教程（六）：Logistic回歸實戰(zhàn)篇之預測病馬死亡率（a一、改進的隨機梯度上升算法 梯度上升算法在每次更新回歸系數(shù)(最優(yōu)參數(shù))時县习，都需要遍歷整個數(shù)據(jù)集涮母。可以看一下我們之前寫的梯度上升算法： def g...
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機器學習實戰(zhàn)教程（五）：Logistic回歸基礎篇之梯度上升算法（b三躁愿、Python3實戰(zhàn) 1哈蝇、數(shù)據(jù)準備 數(shù)據(jù)集已經(jīng)為大家準備好，下載地址：數(shù)據(jù)集下載[https://github.com/Jack-Cheris...
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機器學習實戰(zhàn)教程（五）：Logistic回歸基礎篇之梯度上升算法（a）一攘已、前言 本文從Logistic回歸的原理開始講起炮赦，補充了書上省略的數(shù)學推導。本文可能會略顯枯燥样勃，理論居多吠勘，Sklearn實戰(zhàn)內(nèi)容會放在下一篇文...
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機器學習實戰(zhàn)教程（四）：樸素貝葉斯基礎篇之論過濾器（b）三性芬、動手實戰(zhàn) 說了這么多，沒點實踐編程怎么行剧防？ 以在線社區(qū)留言為例植锉。為了不影響社區(qū)的發(fā)展，我們要屏蔽侮辱性的言論峭拘，所以要構建一個快速過濾器俊庇，如果...
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機器學習實戰(zhàn)教程（四）：樸素貝葉斯基礎篇之論過濾器（a）一、前言 樸素貝葉斯算法是有監(jiān)督的學習算法鸡挠，解決的是分類問題辉饱，如客戶是否流失、是否值得投資拣展、信用等級評定等多分類問題彭沼。該算法的優(yōu)點在于簡單易懂、...
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機器學習實戰(zhàn)教程（三）：決策樹實戰(zhàn)篇（d）六备埃、Sklearn之使用決策樹預測隱形眼睛類型 1姓惑、實戰(zhàn)背景 進入本文的正題：眼科醫(yī)生是如何判斷患者需要佩戴隱形眼鏡的類型的？一旦理解了決策樹的...
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機器學習實戰(zhàn)教程（三）：決策樹實戰(zhàn)篇（c）
四按脚、使用決策樹執(zhí)行分類 依靠訓練數(shù)據(jù)構造了決策樹之后于毙，我們可以將它用于實際數(shù)據(jù)的分類。在執(zhí)行數(shù)據(jù)分類時辅搬，需要決策樹以及用于構造樹的標簽向量唯沮。然后...
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機器學習實戰(zhàn)教程（三）：決策樹實戰(zhàn)篇（b）三、決策樹可視化 這里代碼都是關于Matplotlib的伞辛，如果對于Matplotlib不了解的烂翰，可以先學習下夯缺，Matplotlib的內(nèi)容這里就不...