machinelearning-in-action-master
所属分类：人工智能/神经网络/深度学习
开发工具：Python
文件大小：86KB
下载次数：0
上传日期：2020-05-11 00:56:30
上 传 者：
天上有妖风
说明： k-近邻算法采用测量不同特征值之间距离的方法进行分类,首先输入样本数据和待分类数据，然后运行k-近邻算法判定待分类数据分别属于哪个分类，最后应用计算出的分类执行后续的处理。
(The k-nearest neighbor algorithm uses the method of measuring the distance between different feature values for classification. First, the sample data and the data to be classified are input, and then the k-nearest neighbor algorithm is run to determine which classification the data to be classified belongs to, and finally the calculated classification is used to perform the subsequent deal with.)
文件列表:
LICENSE (1062, 2018-06-16)
knn (0, 2018-06-16)
knn\datingTestSet.txt (35725, 2018-06-16)
knn\datingTestSet2.txt (27067, 2018-06-16)
knn\knn demo1.py (8882, 2018-06-16)
knn\knn demo2.py (8882, 2018-06-16)
knn\knn.py (4269, 2018-06-16)
knn\read me (4649, 2018-06-16)
logregression (0, 2018-06-16)
logregression\horseColicTest.txt (3788, 2018-06-16)
logregression\horseColicTraining.txt (60655, 2018-06-16)
logregression\logregression.ipynb (45493, 2018-06-16)
logregression\logress.py (5350, 2018-06-16)
logregression\testSet.txt (2187, 2018-06-16)
treeploter (0, 2018-06-16)
treeploter\classifierStorage.txt (101, 2018-06-16)
treeploter\lenses.txt (795, 2018-06-16)
treeploter\plot.py (5149, 2018-06-16)
treeploter\treeploter.ipynb (4110, 2018-06-16)
# machinelearning in action
机器学习实战Python3实现/machine learning in action in python3
这是我用来记录自己学《机器学习实战》的笔记和一些思考,希望你能从最基本的入手,帮助大家快速上手机器学习,同时,由于这本书主要是以python2.x实现的,或多
或少会导致在运行时会有一些bug,所以一方面记录自己的学习过程,一方面把自己在这本书上 踩过的一些坑给后来者一些提示。\
第一章 KNN 详细代码可以见第一章文件夹,具体分析在查看我的博客\
https://blog.csdn.net/lwpyh/article/details/79949561 \
第二章 决策树 详细代码可见第二章文件夹,具体分析见博客\
https://blog.csdn.net/lwpyh/article/details/80143926 \
第三章 logistics回归 详细代码可见第三章章文件夹,具体分析见博客\
https://blog.csdn.net/lwpyh/article/details/80482143 \
https://blog.csdn.net/lwpyh/article/details/80541616 \
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