def calcShannonEnt(dataSet):numEntries = len(dataSet)labelCounts = {}for featVec in dataSet:currentLabel = featVec[-1]if currentLabel not in labelCounts.keys():labelCounts[currentLabel] = 0labe
使用 ID3 算法构建决策树时，若出现各属性值取值数分布偏差大的情况，分类精度会大打折扣 ID3 算法本身并未给出处理连续数据的方法 ID3 算法不能处理带有缺失值的数据集，故在算法挖掘之前需要对数据集中的缺失值进行预处理 ID3 算法只有树的生成，所以该算法生成的树容易产生过拟合
1.信息论： 若一事假有 k 种结果，对应的概率为 2. 熵： 给定包含关于某个目标概念的正反样例的样例集 S，那么 S 相对这个布尔型分类的熵为： 3. 条件熵： 假设随机变量（X， Y）， 其联合分布概率为 P(X=xi,Y=yi)=Pij,i=1,2,⋯,n;j=1,2,⋯,m则条件熵 H(Y|X)表示在已知随机变量 X 的条件下随机变量 Y 的不确定性，其定义为 X 在给定条
有监督的学习• 非参数学习算法• 自顶向下递归方式构造决策树• 在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。在决策树算法中， ID3 基于信息增益作为属性选择的度量， C4.5 基于信息增益比作为属性选择的度量， CART 基于基尼指数作为属性选择的度量。
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。决策树（Decision Tree），又称判定树，是一种以树结构（包括二叉树和多叉树）形式来表达的预测分析模型。 通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例 叶子节点即为实例所属的分类 树上每个节点说明了对实例的某个属性的
import numpy as np2. from sklearn import neighbors3. knn = neighbors.KNeighborsClassifier() #取得 knn 分类器4. data = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]]) #
1) 优点 简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练； 适合样本容量比较大的分类问题 特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)，例如根据基因特征来判断其功能分类， kNN 比 SVM 的表现要好2) 缺点 懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大，评分慢； 可解释性较差，无法给出决策树那样的规则 对于样本量较小的分类问题，会产
目标是为这个神经元找到最佳权重集，从而产生正确的结果。通过使用几个不同的训练样例训练神经元来做到这一点。在每一步计算神经元输出中的误差，然后反向传播梯度。计算神经元输出的步骤称为前向传播，而梯度计算称为反向传播。以下是实施：# Python program to implement a # single neuron neural network # import all necess
神经网络是深度学习的核心，这个领域在许多不同领域都有实际应用。今天，神经网络被用于图像分类，语音识别，物体检测等。现在，让我们试着了解所有这些艺术技术背后的基本单位。单个神经元将给定输入转换为某个输出。根据分配给每个输入的给定输入和权重，确定神经元是否发射。假设神经元有3个输入连接和1个输出
卷积卷积是一种对图像执行的操作，用于从图像中提取特征，在图像上应用称为内核的较小张量，如滑动窗口。根据卷积内核中的值，我们可以从图像中选取特定的模式。在下面的示例中，我们将演示使用适当的内核检测图像中的水平和垂直边缘。卷积是卷积神经网络背后的关键特征之一。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # let img1 be an
特征学习特征工程或特征提取是从输入数据中提取有用模式的过程，这将有助于预测模型更好地理解问题的真实性质。良好的特征学习将以一种方式呈现模式，该方式以机器学习本身不可能或太昂贵的方式显着提高所应用的机器学习算法的准确性和性能。特征学习算法找到了区分所需类并自动提取它们的常用模式。在此过程之后，它们已准备好用于分类或回归问题。让我们考虑一个流行的图像分类问题，面部图像和非面部对象的分类。在计算机视
现在我们将支持向量机分类器适用于这些点。虽然可能性模型的数学细节很有趣，但我们会在其他地方阅读。相反，我们只是将scikit-learn算法视为完成上述任务的黑盒子。# import support vector classifier from sklearn.svm import SVC # "Support Vector Classifier" clf = SVC(kernel='li
适合支持向量机现在我们将支持向量机分类器适用于这些点。虽然可能性模型的数学细节很有趣，但我们会在其他地方阅读。相反，我们只是将scikit-learn算法视为完成上述任务的黑盒子# import support vector classifier from sklearn.svm import SVC # "Support Vector Classifier" clf = SVC(kern
导入数据集这是支持向量机的直觉，它优化了表示数据集之间垂直距离的线性判别模型。现在让我们使用我们的训练数据训练分类器。在训练之前，我们需要将癌症数据集导入为csv文件，我们将在其中训练所有功能中的两个功能。# importing required libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pypl
支持向量机所做的不仅是在这两个类之间绘制一条线，而是考虑一个给定宽度线的区域。以下是它的外观示例：# creating line space between -1 to 3.5 xfit = np.linspace(-1, 3.5) # plotting scatter plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, s=50, cmap='spring') #
这里使用机器学习工具（即scikit-learn与Python兼容）的癌症UCI数据集的SVM分类的示例。先决条件：Numpy，Pandas，matplot-lib，scikit-learn让我们有一个支持向量分类的快速示例。首先，我们需要创建一个数据集：# importing scikit learn with make_blobs from sklearn.datasets.sampl
在机器学习中，支持向量机（SVM，也支持向量网络）是具有相关学习算法的监督学习模型，用于分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机（SVM）是由分离超平面正式定义的判别分类器。换句话说，给定标记的训练数据（监督学习），算法输出最佳超平面，其对新示例进行分类。SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知
算法步骤• step.1---初始化距离为最大值• step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离 dist• step.3---得到目前 K 个最临近样本中的最大距离 maxdist• step.4---如果 dist 小于 maxdist，则将该训练样本作为 K-最近邻样本• step.5---重复步骤 2、 3、 4，直到未知样本和所有训练样本的距离都算完• step.6--
通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的 K 个训练样例， K 个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别核心思想： 如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN 方法在类别决策
Python 科学计算包： Numpy 数据处理工具包： pandas绘图和可视化： matplotlib 统计包： statsmodels Python 算法库和工具包： SciPy 机器学习模块 scikit-learn： 基于 Numpy 和 SciPy，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有 SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、 Kmeans、 DBSCAN 等，目前由
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