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...

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。...

文章目录1、读取数据集2、建立字符索引2.1 删除数据集中重复的字符2.2 将字符映射到索引2.3 得到词典大小2.4 将字符转化成索引3、时序数据的采样3.1 随机采样代码解释3.2 相邻采样代码解释1、读取数据集import tensorflow as tfimport randomimport zipfilewith zipfile.ZipFile('../../data/jay...

文章目录循环神经网络门控循环单元（GRU）门控循环单元重置门和更新门候选隐藏状态隐藏状态输出结果长短期记忆（LSTM）输入门、遗忘门和输出门候选记忆细胞记忆细胞隐藏状态输出结果深度循环神经网络双向循环神经网络循环神经网络在循环神经网络中输入数据是存在时间相关性的，也就是说，前一个时间点的数据会对后一时间点的数据产生影响。假设 Xt∈Rn×d\boldsymbol{X}_t \in \mathb..

GRU 介绍循环神经网络中如何通过时间反向传播？中介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。我们发现，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环单元门控循环神经网络（gated recurrent neural networ...

直接举例说明：import sklearnX = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])Y = np.array([[1], [2], [3]])print(X)print(Y)[[1 2][3 4][5 6]][[1][2][3]]x, y = sklearn.utils.shuffle(X, Y)print(x)print(...