决策树：决策树的思想来源非常朴素，程序设计中的条件分支机构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。信息和消除不确定性是相联系的信息增益：当得知一个特征后，减少的信息熵的大小决策树的分类依据之一：信息增益泰坦里克号数据来源：http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt..

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保存模型from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor,Ridgefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import St

# 导入算法包以及数据集from sklearn import neighborsfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import classification_reportimport random# 载入数据iris = data

KNN算法实现import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport operator# 已知分类的数据x1 = np.array([3,2,1])y1 = np.array([104,100,81])x2 = np.array([101,99,98])y2 = np.array([10,5,2])scatter1 = plt.scatter

import numpy as npfrom numpy import genfromtxtfrom sklearn import linear_model# 读入数据data = genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')print(data)# 切分数据x_data = data[1:,2:]y_data = data[1:,1]print(x_data)

什么是DCGAN

当不知道使用什么优化器的时候可以使用adam优化器代码import numpy as npimport torchfrom torch import nn,optimfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.utils.data import DataLoader

CNN 简介实现对图像的高准确率识别离不开一种叫做卷积神经网络的深度学习技术。卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，但它能处理的任务并不局限于图像，其实语音识别也是可以使用卷积神经网络。我们将使用识别Mnist手写数字、cifar10图像数据以及猫和狗图像识别数据来让大家对于卷积神经网络有一个大概的了解。什么是卷积神经网络？当计算机看到一张图像（输入一张图像）时，它看的是一大堆像素值。当我们人