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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（六）：Logistic回歸實(shí)戰(zhàn)篇之預(yù)測(cè)病馬死亡率（b二、從疝氣病癥狀預(yù)測(cè)病馬的死亡率 1、實(shí)戰(zhàn)背景 本次實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容，將使用Logistic回歸來(lái)預(yù)測(cè)患疝氣病的馬的存活問題。原始數(shù)據(jù)集下載地址：數(shù)據(jù)集...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（六）：Logistic回歸實(shí)戰(zhàn)篇之預(yù)測(cè)病馬死亡率（a一、改進(jìn)的隨機(jī)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(shí)，都需要遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集。可以看一下我們之前寫的梯度上升算法： def g...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（五）：Logistic回歸基礎(chǔ)篇之梯度上升算法（b三、Python3實(shí)戰(zhàn) 1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)集已經(jīng)為大家準(zhǔn)備好，下載地址：數(shù)據(jù)集下載[https://github.com/Jack-Cheris...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（五）：Logistic回歸基礎(chǔ)篇之梯度上升算法（a）一、前言 本文從Logistic回歸的原理開始講起，補(bǔ)充了書上省略的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。本文可能會(huì)略顯枯燥，理論居多，Sklearn實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容會(huì)放在下一篇文...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（四）：樸素貝葉斯基礎(chǔ)篇之論過(guò)濾器（b）三、動(dòng)手實(shí)戰(zhàn) 說(shuō)了這么多，沒點(diǎn)實(shí)踐編程怎么行？ 以在線社區(qū)留言為例。為了不影響社區(qū)的發(fā)展，我們要屏蔽侮辱性的言論，所以要構(gòu)建一個(gè)快速過(guò)濾器，如果...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（四）：樸素貝葉斯基礎(chǔ)篇之論過(guò)濾器（a）一、前言 樸素貝葉斯算法是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，解決的是分類問題，如客戶是否流失、是否值得投資、信用等級(jí)評(píng)定等多分類問題。該算法的優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)單易懂、...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：決策樹實(shí)戰(zhàn)篇（d）六、Sklearn之使用決策樹預(yù)測(cè)隱形眼睛類型 1、實(shí)戰(zhàn)背景 進(jìn)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？一旦理解了決策樹的...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：決策樹實(shí)戰(zhàn)篇（c）
四、使用決策樹執(zhí)行分類 依靠訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造了決策樹之后，我們可以將它用于實(shí)際數(shù)據(jù)的分類。在執(zhí)行數(shù)據(jù)分類時(shí)，需要決策樹以及用于構(gòu)造樹的標(biāo)簽向量。然后...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：決策樹實(shí)戰(zhàn)篇（b）三、決策樹可視化 這里代碼都是關(guān)于Matplotlib的，如果對(duì)于Matplotlib不了解的，可以先學(xué)習(xí)下，Matplotlib的內(nèi)容這里就不...