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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二模叙、從疝氣病癥狀預測病馬的死亡率 1燕锥、實戰(zhàn)背景 本次實戰(zhàn)內(nèi)容浩淘，將使用Logistic回歸來預測患疝氣病的馬的存活問題抖坪。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一楷力、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))時责语，都需要遍歷整個數(shù)據(jù)集天试〕萌铮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三坞生、Python3實戰(zhàn) 1、數(shù)據(jù)準備 數(shù)據(jù)集已經(jīng)為大家準備好掷伙，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）一是己、前言 本文從Logistic回歸的原理開始講起，補充了書上省略的數(shù)學推導任柜。本文可能會略顯枯燥卒废，理論居多，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）三宙地、動手實戰(zhàn) 說了這么多摔认，沒點實踐編程怎么行？ 以在線社區(qū)留言為例宅粥。為了不影響社區(qū)的發(fā)展参袱，我們要屏蔽侮辱性的言論，所以要構(gòu)建一個快速過濾器秽梅，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）一抹蚀、前言 樸素貝葉斯算法是有監(jiān)督的學習算法，解決的是分類問題企垦，如客戶是否流失环壤、是否值得投資、信用等級評定等多分類問題钞诡。該算法的優(yōu)點在于簡單易懂郑现、...
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機器學習實戰(zhàn)教程（三）：決策樹實戰(zhàn)篇（d）六湃崩、Sklearn之使用決策樹預測隱形眼睛類型 1、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懂酱？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）
四竹习、使用決策樹執(zhí)行分類 依靠訓練數(shù)據(jù)構(gòu)造了決策樹之后，我們可以將它用于實際數(shù)據(jù)的分類列牺。在執(zhí)行數(shù)據(jù)分類時整陌，需要決策樹以及用于構(gòu)造樹的標簽向量。然后...
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機器學習實戰(zhàn)教程（三）：決策樹實戰(zhàn)篇（b）三瞎领、決策樹可視化 這里代碼都是關(guān)于Matplotlib的泌辫，如果對于Matplotlib不了解的，可以先學習下九默，Matplotlib的內(nèi)容這里就不...