构造分类器：我们在构造了决策树之后，可以用于实际的分类了。在执行分类的时候需要决策树以及用于构造树的标签向量。程序比较测试数据与决策树上的数值，递归执行该过程直到进入叶子节点；最后将测试数据定义为叶子节点所属的类型。defclassify(inputTree,featLabels,testVec):#featLabels特征标签列表firstStr=list(inputTree.keys())[0

完整代码及数据地址：https://github.com/cqulun123/Machine-Learning-in-Action0使用k-近邻算法的手写识别系统的步骤(1)收集数据：提供文本文件。(2)准备数据：编写函数classify0()，将图像格式转换为分类器使用的list格式。(3)分析数据：在Python命令提示符中检查数据，确保它符合要求。(4)训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。

目录前言机器学习前的准备工作1、机器学习需要用到的库：安装：文件导入库2、所用工具数据准备1、获取数据2、检查数据3、创建训练/测试集数据可视化数据预处理1、缺失值处理2、文本属性处理3、数据集添加其他列4、数值缩放5、得到预处理的数据模型建立1、线型模型2、决策树模型3、随机森林模型模型验证1、简单均方根误差验证2、使用交叉验证模型保存模型调整模型评估前言“蜥蜴书”是我机器学习的启蒙书，现在开始

什么是机器学习？机器学习能让我们从数据集中受到启发。我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。可以这么说，机器学习对于任何需要解释并操作数据的领域都有所裨益。机器学习领域的关键术语下表是用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值。现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，然后再挑选出重要部分。上面测量的这四种值

主要难点：公式推导和边界函数的设定importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp'''求函数f（x）=-x^2+4x的最大值'''defgradient_Ascent_test():deff_prime(x_old):return-2*x_old+4#'f(x)的导数=-2x+4'#初始化：old小于newnew从曲线（0，0）开始，学习率为0.01误差值为

一、数据API使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建一个数据集：dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.range(10))print(dataset,tf.range(10))foritemindataset:print(item)结果如下：from_tensor_slices该函数创建一个给定张量的切片（

本文为《机器学习实战》学习笔记1.决策树简介决策树可以从数据集合汇总提取一系列的规则，创建规则的过程就是机器学习的过程。在构造决策树的过程中，不断选取特征划分数据集，直到具有相同类型的数据均在数据子集内。1.1划分数据集由于不同属性的数据类型不同，其对应的测试条件也不同。即非叶子节点的每条出边代表的含义不同。二元属性产生两个可能的输出。标称属性具有多个属性值。可以根据属性值的数量产生多路划分，每个

文章目录算法概念、基本思想和应用概念基本思想应用实例三个基本要素K的取值距离度量分类决策规则特征归一化很重要算法描述与优缺点参考博客算法概念、基本思想和应用概念官方概念：所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。简单来说，根据待分类点的周围邻居来判断类别，邻居大多数属于哪一类，就将待

1机器学习概览1.什么是机器学习机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学(和艺术)。机器学习是让计算机具有学习的能力，无需进行明确编程。(亚瑟·萨缪尔，1959)计算机程序利用经验E学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称为机器学习(汤姆·米切尔，1997)2.为什么要进行机器学习需要进行大量手工调整或者需要拥有长串规则才能解决的问题：机器学习算法通常可以简化代

本文为《机器学习实战》学习笔记1.相关数据类型&函数介绍SciPy基于Python生态系统提供了数学运算、科学和工程的开源软件，主要包括基本N维数组包NumPy，科学计算基本库SciPylibrary，用于2D绘图的Matplotlib，交互式控制台IPython，用于符号数学Sympy，用于数据结构和分析的pandas。1.1NumPyNumPy是python科学计算的基础包。包括强大的N维数组

笔记参照课程唐宇迪python数据分析与机器学习实战笔记方便自己今后回顾和查看，需要详细了解各自Pandas操作，建议学习上述课程Pandas数据结构pandas是基于numpy的数据处理库。

决策树原理简单来说就是：1，先计算所有列概率，及概率log值，据此求出整体的信息熵A；2，取出数据集中的每一列，计算剩余特征值的信息熵ai,并计算差值，也就是信息熵增益：bi=A-ai,除去自己这列，算的信息熵越小，信息增益越大，表示自己这列越重要；3,选出最重要的列，作为主要特征，作为根节点，依次比较，直到创建分类树；4，拿测试集来测试，从根节点开始检测，最后分类；决策树须知概念信息熵&信息增益

之前的决策树分类部分只完成了对离散值的分类，当遇到有某些属性值是连续的时候就需要一些其他的方法了。由于连续值的可取值数目不再有限，因此不能直接根据连续属性的可取值来对节点进行划分。此时就需要连续属性的离散化，最简单的策略是采用二分法对连续属性进行处理，这正是C4.5决策树算法中采用的机制。下面我们以周志华老师的西瓜书为例画一个带有连续值分类的决策树。给定样本集D和连续属性a，假定a在D上出现了n个

Python版本3.6机器学习十大算法系列文章：机器学习实战笔记1—k-近邻算法机器学习实战笔记2—决策树机器学习实战笔记3—朴素贝叶斯机

决策树-ID3决策树也是经常使用的数据挖掘算法。这张图所示就是一个决策树。长方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块。从判断模块引出的左右箭头称作分支。决策树的一个重要任务是为了理解数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列，这些机器根据数据集创建规则的过程，就是机器学习的过程。训练出来的数据可以使用Matplotlib来绘制决策树图。决策树构造算法特点：优点：计算

目录目录第一章：入学指南及其杂项.ipynb文件如何打开python库安装工具第二章：python科学计算库numpy第三章：python数据分析处理库—Pandas第一章：入学指南及其杂项在校生更偏重底层算法推导，而不仅仅是会用。自己做笔记很重要，要用自己的话说，用自己的话写，用别人的容易忘。最好的资源站点GitHub，kaggle（找数据的，竞赛网站）。案例积累很重要，因为实际接手项目时，都不

---------------------------------------------------------------------------------------本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。-------------------------------------------------------------------

机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归转自：机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归转自：简单多元线性回归(梯度下降算法与矩阵法)转自：人工神经网络(从原理到代码

文章目录2k近邻算法2.1实施kNN算法代码清单1：测试，结果：2.2使用kNN改进约会网站的配对效果2.2.1准备数据，从文本中解析数据2.2.2分析数据：使用Matplotlib创建散点图2.2.3准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证2.3使用算法：构建完整可用系统2.3.1准备数据：将图像转换为测试向量2.3.2测试算法：使用kNN近邻算法识别手写数字3决策树3.1决策树构造3.1

目录一、梯度消失与梯度爆炸1.1Glorot和He初始化1.1.1tf.keras.initializers.VarianceScaling1.2非饱和激活函数1.2.1tf.keras.layers.LeakyReLU1.2.2tf.keras.layers.PReLU1.3批量归一化1.4梯度裁剪1.4.1tf.keras.optimizers.SGD二、重用预训练层——解决训练数据不同2.1

目录一、神经网络基础1.1反向传播训练算法1.2回归MLP1.3分类MLP二、利用tf.keras搭建神经网络2.1加载数据2.2顺序API创建分类模型2.2.1tf.keras.Sequential2.2.2tf.keras.layers.Flatten2.2.3tf.keras.layers.Dense()2.3顺序API创建回归模型2.4函数式API创建复杂模型2.4.1tf.keras.I

Python版本3.6机器学习十大算法系列文章：机器学习实战笔记1—k-近邻算法机器学习实战笔记2—决策树机器学习实战笔记3—朴素贝叶斯机

机器学习实战笔记（1）一、k-近邻算法1、算法主要实现步骤计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离（欧式距离公式）；按照距离递增次序排序；选取与当前点距离最小的K个点；确定前K个点所在类别出现频率；返回前

程序清单2-2个人程序注释+Python3部分代码改造（针对int（listFromLine[-1]）编译不通过的调整）先贴2-2的伪代码函数：[python]viewplaincopydeffile2matrix(filename):#openafile,default:'r'eadfr=open(filename)#一次读取所有行arrayOLines=fr.readlines()#得到行数n

利用KNN算法改进约会网站的配对效果一、案例背景我的朋友海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人：（1）不喜欢的人；（2）魅力一般的人；（3）极具魅力的人；尽管发现了上述规律，但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入恰当的分类，她觉得可以在周一到周五约会那些魅力一般的人，而周末则更喜欢与那些极具

文章目录Seaborn1.Seaborn简介2.整体布局风格设置3.风格细节设置4.调色板4.1调色板4.2分类色板4.3圆形画板4.4调色板颜色设置4.4.1使用xkcd颜色来命名颜色4.4.2连续色板4.4.3cubehelix_palette()调色板4.4.4light_palette()和dark_palette()调用定制连续调色板5.单变量分析绘图5.1数据分布情况5.2根据均值和协

文章目录K近邻算法1.K近邻算法概述1.1读取数据1.2KnearestNeighbor算法1.3（欧式）距离的定义1.4模型评估1.4.1首先制定好训练集和测试集1.4.2基于单变量预测价格1.4.3RootMeanSquaredError均方根误差1.4.4不同的变量效果会不会不同呢1.4.5数据标准化，归一化1.4.6多变量距离的计算1.4.7多变量KNN模型2.sklearn库与功能2.1

文章目录案例实战python实现罗辑回归1.任务概述1.1Thelogisticregression1.2要完成的模块1.2.1sigmoid函数1.2.2model1.2.3cost损失函数1.2.4gradient计算梯度1.2.5descent进行参数更新1.2.5.1不同的停止策略1.2.5.2对比不同的梯度下降方法1.2.7计算精度案例实战python实现罗辑回归1.任务概述Thedat

文章目录项目实战（交易数据异常检测）1.信用卡欺诈检测1.1任务流程：1.2主要解决问题：2.项目总结项目实战（交易数据异常检测）1.信用卡欺诈检测基于信用卡交易记录数据建立分类模型来预测哪些交易记录是异常的哪些是正常的。1.1任务流程：a.加载数据，观察问题b.针对问题给出解决方案c.数据集切分d.评估方法对比e.逻辑回归模型f.建模结果分析g.方案效果对比1.2主要解决问题：（1）在此项目中，

文章目录决策树算法1.决策树算法概述2.熵的作用3.信息增益原理4.决策树构造实例5.信息增益与gini系数6.预剪枝和后剪枝7.回归问题解决决策树算法1.决策树算法概述既可以做分类也可以做回归2.熵的作用H(U)=E[−log⁡pi]=−∑i=1npilog⁡piH(U)=E\left[-\logp_{i}\right]=-\sum_{i=1}^{n}p_{i}\logp_{i}H(U)=E[−

Matplotlib库基础画折线图importpandasaspdunrate=pd.read_csv(r"F:\唐宇迪机器学习资料\机器学习\Python库代码（4个）\3-可视化库matpltlib\UNRATE.csv")unrate["DATE"]=pd.to_datetime(unrate["DATE"])print(unrate.headd(12))DATEVALUE01948-01-

文章目录Matplotlib1.Matplotlib基本操作1.1matplotlib概述1.2不同的线条，线条格式,颜色1.2.1颜色1.2.2绘制多条线1.2.3指定线条宽度1.3子图与标注1.3.1给图上加上注释1.4风格设置1.5条形图1.6条形图细节1.7盒图1.8小提琴图violinplot1.9直方图和散点图1.103D图绘制1.11Pie图与布局1.12Pandas与sklearn

前述在前面我们介绍了线性情况下的支持向量机，它是通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的。只是，由于是线性方法，所以对非线性的数据就没有办法处理了。非线性支持向量机比如图中的两类数据，分别分布为两个圆圈的形状，因为数据本身就是线性不可分的，所以不论是什么高级的分类器，仅仅要它是线性的，就没法处理，SVM也不行。我们可以看到该数据集就是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音得到的。所以，一个

PS1:以下代码使用py3.7执行,原书出版于2013年(大概是),示例代码都是10年和11年写的,使用的是py2的语法,有许多不能执行,如:dict_keys.keys()[*]dict.iteritems()等PS2:所有代码均在JupyterNotebook上测试,所需包及版本如下numpy:1.16.5matplotlib:3.1.13决策树计算给定数据集的香农熵frommathimpor

决策树决策树是一种十分常用的分类方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。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（node）和有向边（directededg

转自JackCuihttp://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_2_decision_tree_1.html求香农熵：p(xi)是选择该分类的概率frommathimportlogdefcalcShannonEnt(dataset):numEntries=len(dataset)#求数据集列表的行数labelCounts={}forfeatVecindataset:cu

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习KNN及其实现Ⅰ分类与聚类首先，我们先来区分下两个重要概念，分类与聚类分类：事先已知道数据集中包含多少种类，从而对数据集中每一样本进行分类，且所分配的标签必须包含在已知的标签集

奇异值分解：SVD（singularvaluedecomposition）1.1SVD的应用利用SVD我们能用小的多的数据来表示原始的数据集。这样做，实际上是去除了噪声和冗余信息。我们是从数据中抽取信息。基于这个视角，我们可以把SVD看成从噪声数据中提取相关特征。先来学习SVD是如何通过隐性语义索引应用于搜索和信息检索领域的。然后，再介绍SVD在推荐系统中的应用。1.1.1隐性语义索引最早的SVD

现在我们要做一个小程序，通过输入一些信息，程序就会给出预测值。将下面的代码加入KNN.py中:defclassifyPerson():resultList=['notatall','insmalldoses','inlargedoses']percentTats=float(input("percentageoftimespentplayingvideogames?"))ffMiles=float

完整代码地址：https://github.com/cqulun123/Machine-Learning-in-Action0k-近邻算法概述简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我

我使用的是Python自带的IDLE写的代码在kNN.py增加如下代码fromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1])labels=['A','A','B','B']returngroup,labels保存这个py文件之后>>>importkNN，失败。>>

第一章机器学习基础机器学习就是把无序的东西转换成有用的信息。1.机器学习的术语：专家系统、特征（属性）、实例、训练集（特征、目标变量）、测试数据、知识表示目标变量是机器学习算法的预测结果：分类算法中目标变量的类型一般为标称型；在回归算法中，目标变量的类型一般为连续型。2.机器学习的主要任务：监督学习：分类、回归（预测数据）无监督学习：聚类，密度估计3.NumPy函数库基础第二章K-近邻算法1.k-

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习贝叶斯方法（BayesMethods）Ⅰ先验概率与后验概率在贝叶斯统计推断论中，一个未确定数目的先验概率分布（一般简称为先验）是一种表达了某人对于该数目的信仰的一种概率分布，这

本文转自https://blog.csdn.net/u010454729/article/details/48274955和http://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_6_logistic_1.html实现Logistic回归分类器：在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，总和带入Sigmoid函数，其结果大于0.5分为正样本类，结果小于0.5分为负样

Logistic回归的一般过程为：收集数据；准备数据：要求是数值型分析数据；训练算法：训练的目的是找到最佳的分类回归系数w和b测试算法；使用：输入数据并基于训练好的回归系数对样本进行分类基于梯度上升法的优化方法确定回归系数：w:=w+α▽f(w),其中w是要优化的参数，α是更新步长，▽是梯度。"""自定义训练数据集"""defloadDataSet():dataMat=[]#矩阵[x0,x1,x2

假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。Logistic回归的一般过程(1)收集数据：采用任意方法收集数据。(2)准备数据：

Logistic回归优缺点适用范围优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。适用于：数值型和标称型数据。仅用于二分类原理：每个特征都乘以一个回归系数>>将结果相加>>总和代入到Sigmoid函数，得到范围在(0,1)中的数值>>预测分类结果\(\hat{y}\)。即\(Z=w_{0}x_{0}+w_{1}x_{1}+\ldots+w_{n}x_{n}=\sum_{i=

k近邻算法（kNN）本博客来源于CSDN：http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49703719本博客源代码下载地址：CSDN免费下载、GitHub下载地址均带有详细注释和测试数据今天学习了《机器学习实战》这本书介绍的第一个机器学习算法—k近邻算法。书中介绍它对于分类非常有效，比如书中的例子是对电影的题材进行分类。一、算法原理算法原理是什

一概述最近在看《机器学习实战》这本书，书中的代码都是对某种算法在对应应用场景的实现，感觉比大学时代的数据结构或者算法题还要晦涩难懂，只能慢慢学习了，算法这种东西类似做数学题，要多做多练。K-近邻算法一个典型的应用场景就是在区别电影类别中，比如说根据在电影片段中出现亲吻，打斗场景来判断电影是否是爱情片或是动作片。简单来说，K-紧邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。二工作原理存在一个样本数

因为辅修专业，这学期在学习机器学习这门课。使用的语言为Python，因为Python涉及到库的安装、pip升级等，经常因为源、版本不对等问题导致报错，以前没有做笔记的习惯，遇到问题就上网搜，虽然能解决，但花费不少时间，故首次尝试写下学习笔记，记录学习过程的一些知识及中完成作业的过程中遇到的麻烦，方便个人以后及时找到解决方法，如恰好能帮到你，实属我之荣幸，如有错误，欢迎斧正。任务安排1、机器学习导论