在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后，我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中，这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据分成两个子集：训练数据和测试数据，并且把模型拟合到训练数据上，以...
可视化机器学习工具软件的比较分析研究 Ø 摘要 近年来，随着人脸识别、语音识别等技术的突破性进展，隐藏在它们背后的底层技术也引起工程和研究人员的高度重视，譬如机器学习。然而，机器学习是一个入门门槛相对比较高的技术领域，大部分的工程技术人员和业务人员都聚焦在业务领域的特征提取，算法选择，参数调优和模型验证上，因此一个方便高效的可视化工具，对于降低用户的机器...
import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_sel...
一，引言 尽管线性回归包含了一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本数据。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系比较复杂时，构建全局线性模型就会非常困难。并且，在实际生活中很多问题都是非线性的，很难通过全局线性模型来拟合所有数据。 解决上述非线性数据的拟合问题的一个可行的方法是，将数据集切分成很多份容易建模的数据，然后再利用线性回归方法...
细内容见上一篇文章：http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。 代码如下：(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) &...
数据挖掘作业，要实现决策树，现记录学习过程 win10系统，Python 3.7.0 构建一个决策树，在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: from sklearn.datasets importload_iris from sklearn.tree importDecisionTreeClassifier iris =l...
from sklearn.decomposition import DictionaryLearning #数据预处理字典学习DictionaryLearning模型 def test_DictionaryLearning(): X=[[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [10,9,8,7,6,],...
在本系列文章中提到过用Python机器学习(2)数据拟合与广义线性回归中提到过回归算法来进行数值预测。逻辑回归算法本质还是回归，只是其引入了逻辑函数来帮助其分类。实践发现，逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀。现在让我们来一探究竟。 1、逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测...
1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法，而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或（XOR）逻辑，决策树并不擅长解决此类问题。 决策树的构建不是唯一的，遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点。 J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策...
点到平面的距离 直线方程：(w_1x_1+w_2x_2+w_0 = 0) 点到直线距离(d = frac {|w_1x_1^{'}+w_2x_2^{'}+w_0|}{sqrt{w^2_1+w^2_2}}) 欧式空间超平面：(w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+w_0 = 0) 点到超平面距离： [d = frac {|w_1x_1^{'...