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決策樹和隨機(jī)森林（Part1）決策樹（decision tree）是一個(gè)樹結(jié)構(gòu)（可以是二叉樹或非二叉樹）缺脉。其每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測試赏壹，每個(gè)分支代表這個(gè)特征屬性在某...
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預(yù)處理（一）：主成分分析PCA
主成分分析（PCA） 在許多領(lǐng)域的研究與應(yīng)用中蝗敢，往往需要對(duì)反映事物的多個(gè)變量進(jìn)行大量的觀測身堡，收集大量數(shù)據(jù)以便進(jìn)行分析尋找規(guī)律。多變量大樣本無疑會(huì)...
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Matplotlib簡單教程Matplotlib簡單教程 繪圖簡介 使用matplotlib庫繪圖政勃，原理很簡單屈留，就是下面這5步： 創(chuàng)建一個(gè)圖紙 (figure) 在圖紙上創(chuàng)...
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回歸（三）：Softmax回歸
回歸（三） Softmax回歸 二分類到多分類問題 在Logistic回歸中，我們處理的是二分類的問題吊洼。我們假定事件的對(duì)數(shù)幾率滿足線性模型训貌，得到...
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回歸（二）：Logistic回歸
回歸（二） Logistic 回歸 雖然本小節(jié)的方法叫做Logistic回歸，但是Logistic回歸通常用于解決離散狀態(tài)的分類問題。 Logi...
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回歸（一）：線性回歸回歸 通常對(duì)于一組特征數(shù)據(jù)和其標(biāo)記值：递沪，在使用特征值對(duì)進(jìn)行預(yù)測時(shí)豺鼻，根據(jù)習(xí)慣，如果是連續(xù)的款慨，則稱這種操作或者技術(shù)為回歸儒飒；如果是離散的，則通常稱為分...