2019-08-01【机器学习】有监督学习之分类 KNN，决策树，Nbayes算法实例（人体运动状态信息评级）

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2019-08-01【机器学习】有监督学习之分类 KNN，决策树，Nbayes算法实例（人体运动状态信息评级）

样本: 使用的算法: 代码: import numpy as np import pandas as pd import datetime from sklearn.impute import SimpleImputer #预处理模块 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练集和测试集模块 from sklearn.metrics import classification_report #预测结果评估模块 from skl…

吴裕雄 python 机器学习——半监督学习标准迭代式标记传播算法LabelPropagation模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样本 ######## rng =…

【纪中集训】2019.08.01【NOIP提高组】模拟 A 组TJ

T1 Description 给定一个\(N*N(N≤8)\)的矩阵,每一格有一个0~5的颜色.每次可将左上角的格子所在连通块变为一种颜色,求最少操作数. Solution IDA*=启发式迭代加深 (我似乎是第一次打这东西) 首先我们要想到迭代加深 (这我都没想到) 设一个数组\(v[][]\).记左上角所在连通块为1,它扩展一周的位置为2.每次选取2中一种颜色i进行操作,操作时则从2中颜色为\(i\)的格子处\(dfs\),更新\(v[][]\)的值.当然回溯时要将所有值变回去. 然后设一个…

机器学习--最邻近规则分类KNN算法

理论学习: 3. 算法详述 3.1 步骤: 为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离选择最近K个已知实例根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 3.2 细节: 关于K 关于距离的衡量方法: 3.2.1 Euclidean Distance(欧式距离) 定…

机器学习——十大数据挖掘之一的决策树CART算法

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思.和之前介绍的ID3和C4.5一样,CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现.决策树这个模型一共有三种实现方式,前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种,今天刚好补齐这最后一种. 算法特点 CART称为分类回归树,从名字上我们也看得出来…

【Todo】【转载】Spark学习 & 机器学习（实战部分）-监督学习、分类与回归

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 …