什么是决策树？决策树算法实现分类问题可以被理解为不断地进行条件语句判断，最终实现分类，如下图：进行判断的分支很像树的枝干，被分出来的类别像是枝干上的叶子，所以将这个图称为决策树。所以，用决策树算法解决问题的第一步就是画出决策树。决策树的结构在画决策树之前，要先了解决策树的结构是怎样的。在分类阶段时，从根开始，按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，获得分类结果。需要的一些基本概念...

什么是簇？简单来说，簇就是分类结果中的类，但实际上簇并没有明确的定义，并且簇的划分没有客观标准，我们可以利用下图来理解什么是簇。该图显示了20个点和将它们划分成簇的3种不同方法。标记的形状指示簇的隶属关系。下图分别将数据划分成两部分、四部分和六部分。将2个较大的簇每一个都划分成3个子簇可能是人的视觉系统造成的假象。此外，说这些点形成4个簇可能也不无道理。该图表明簇的定义是不精确的，而好的定义依赖.

首先，引入宏包：\usepackage{setspace} ，然后，将需要调整行距的文字写在spacing环境中，比如将参考文献设置成单倍行距：\begin{spacing}{1.00}\small\bibliography{cite}\end{spacing}...

1、设置字号：\documentclass[11pt]{report}2、设置行距：\usepackage{setspace}\setstretch{1.2}此为1.5倍行距。3、设置字体：\usepackage{fontspec}\setmainfont{Arial}

1、使用tensorflow_datasetstensorflow_datasets是一个非常有用的库，其中包含了很多数据集，通过运行：tfds.list_builders()可以查看其中包含的所有数据集。导入需要的库import osimport numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt...

问题这里有八名同学在考试前一天的活动以及他们的考试结果如下表所示：挂科喝酒逛街学习11100001010111001010001100101001通过以上数据，根据朴素贝叶斯原理，判断某学生在没有喝酒，没有逛街并且学习了的情况下是否会挂科。算法步骤朴素贝叶斯分类问题的主要...

目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD总结梯度下降的算法调优python中实现逻辑回归线性回归提到逻辑回归我们不得不提一..

PCA(主成分分析)推导过程假设在nnn维空间内有mmm个点{x(1),x(2),……,x(m)x^{(1)}, x^{(2)}, ……, x^{(m)}x(1),x(2),……,x(m) }， 为了降低维度，对于每一个nnn维向量的样本点x(i)x^{(i)}x(i)，我们希望找到一个对应x(i)x^{(i)}x(i)的lll维编码向量c(i)c^{(i)}c(i)。假设编码函数为c=f(x..

这是由于程序中用到了动态图机制，允许不创建静态图的情况下执行程序，对于 Tensorflow 2.0 以下的版本，需要在 import tensorflow 后，调用 tf.enable_eager_execution() 来启动动态图机制；对于 2.0 以上的版本来说，动态图机制是默认打开的，但如果仍出现这个错误，也可以调用 tf.enable_eager_execution() 来解决。...

什么是决策树？决策树算法实现分类问题可以被理解为不断地进行条件语句判断，最终实现分类，如下图：进行判断的分支很像树的枝干，被分出来的类别像是枝干上的叶子，所以将这个图称为决策树。所以，用决策树算法解决问题的第一步就是画出决策树。决策树的结构在画决策树之前，要先了解决策树的结构是怎样的。在分类阶段时，从根开始，按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，获得分类结果。需要的一些基本概念...