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  1. python数据挖掘学习代码.rar

  2. 本文档为python数据挖掘学习代码，代码为：Robert Layton (作者) 杜春晓 (译者) 所编写的《Python数据挖掘入门与实践 》一书全部代码，代码可以自己学习，也可以跟随书籍学习，相对比较入门。主要项目为：（代码顺序依次为下面序号+1） 1、用scikit-learn估计器分类 2、用决策树预测获胜球队 3、用亲和性分析方法推荐电影 4、用转换器抽取特征 5、使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘 6、用图挖掘找到感兴趣的人 7、用神经网络破解验证码 8、作者归属问题 9、新闻语料分

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-09
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：yangtao_whut

  1. python编写分类决策树的代码

  2. 主要为大家详细介绍了python编写分类决策树的代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38696458

  1. python编写分类决策树的代码

  2. 决策树通常在机器学习中用于分类。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 1.信息增益 划分数据集的目的是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息。通常采用信息增益，信息增益是指数据划分前后信息熵的减少值。信息越无序信息熵越大，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。 熵定义为信息的期望，符号xi的信息定义为： 其中p(xi)为该分类的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38681318

  1. Data-analysis-for-python:这个冬天跟Python有一个约会——Python数据分析课-源码

  2. python数据分析 这个冬天跟Python有一个约会——Python数据分析课。 是的约会。 机器学习与数据分析 目标 计划总共14周，每周两节理论课， 学会机器学习算法基本思想，为模型选择恰当的假设，编写机器学习代码。 初步条件：学过概率统计，线性代数。 课程结构 机器学习入门 模型评价与选择： 经验误差与结构误差 评价指标 比较检验与假设检验 学习理论：频率派和贝叶斯派 学习理论：PAC和VC维 数据预处理方法 学习模型： 最小二乘法线性回归-线性模型 KNN算法 决策树 支持向量机 渐变

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42137539

  1. machine-learning-about-online-debt-:通过机器学习对在线债务的信用风险进行分析-源码

  2. 基于机器学习算法的网络信用风险评估 通过机器学习在线债务的信用风险分析 项目简介 项目初步利用机器学习算法，试图通过对网贷平台现有数据的分析，对借贷交易进行预测，判断引用客户违约约还款的可能性，为相关网络平台提供方案，从而减少平台与客户的潜在损失，维护网络贷款交易的安全性。 首先使用Python的爬虫从P2P网贷平台上获取了1726条借贷数据，其中违约数据571条，未违约数据1155条。接着使用了决策树，支持向量机，线性判别分析来处理网贷违约与否的二分类问题，和创新性的对线性判别分析法进行了改进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134338