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西瓜书机器学习习题的代码实现

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简介:
本书提供了《机器学习》(又称“西瓜书”)中各个章节习题的Python代码实现,帮助读者通过实践加深对机器学习算法的理解与应用。 关于《机器学习》西瓜书中的习题代码实现部分的内容分享与讨论可以在这里进行。如果有相关的问题或解决方案,请随时提出或交流。希望这个平台能够帮助大家更好地理解和掌握书中知识,解决实际编程中遇到的难题。

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客服
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  • 西
    优质
    本书提供了《机器学习》(又称“西瓜书”)中各个章节习题的Python代码实现,帮助读者通过实践加深对机器学习算法的理解与应用。 关于《机器学习》西瓜书中的习题代码实现部分的内容分享与讨论可以在这里进行。如果有相关的问题或解决方案,请随时提出或交流。希望这个平台能够帮助大家更好地理解和掌握书中知识,解决实际编程中遇到的难题。
  • 西课程作业
    优质
    本项目基于《机器学习》(俗称“西瓜书”)编写,包含了课程中的各项作业及实验代码实现。涵盖分类、回归、聚类等多种算法的实际应用案例。 西瓜书机器学习课程作业代码实现
  • 西——第四章决策树Python
    优质
    本简介提供《机器学习》西瓜书中第四章决策树内容的Python代码实现详解,帮助读者理解并实践决策树算法。 4.3 实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法,并使用西瓜数据集3.0生成一颗决策树。 4.4 实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,为西瓜数据集2.0生成预剪枝和后剪枝决策树,并与未剪枝决策树进行比较。 4.6 选取四个UCI数据集,对上述两种算法产生的未剪枝、预剪枝和后剪枝的决策树进行实验对比,并实施适当的统计显著性检验。
  • 西笔记.zip
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    这是一份基于《机器学习》(周志华著)的学习笔记压缩文件,包含了对书中核心概念、算法及案例的总结与个人见解,适合于深入理解和复习机器学习理论。 西瓜书机器学习笔记.zip
  • 西集(附答案与解析)
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    《西瓜书》配套的机器学习习题集,提供了丰富的练习题及详细解答和解析,帮助读者深入理解和掌握机器学习知识。 内容概要:这份资料包含机器学习课程中的常见习题,主要涉及选择题和填空题,适用于非《西瓜书》教材的课后练习及期末闭卷考试。适合大学生在复习期间使用。
  • 周志华《 西》1-9章解答.docx
    优质
    这份文档提供了周志华教授所著《机器学习: 来自实践的二十讲》(俗称“西瓜书”)前九章的习题答案,旨在帮助读者深入理解和掌握书中核心概念与算法。 该文档整理了《机器学习》(周志华著)一到九章的习题解析,方便大家免费下载。
  • 周志华老师》(“西”)
    优质
    《机器学习》(西瓜书)是由著名学者周志华教授所著的一本广受好评的教材,深入浅出地讲解了机器学习的基础理论与算法模型。 机器学习领域的经典入门教材之一。
  • 笔记:《西第四章决策树与详解
    优质
    本学习笔记详细解析了《机器学习》西瓜书中第四章关于决策树的内容,并附有相关代码示例,适合初学者深入理解决策树算法。 本章主要介绍决策树算法的详细内容,涵盖以下核心要点: 1. 划分选择:在构建决策树的过程中,挑选最优属性进行划分至关重要。这涉及到如何评估样本集合的纯度以及依据不同属性对数据集进行分割的方法。 - 信息熵:用于衡量一个分类中不确定性的指标 - 信息增益:通过某个特征来分裂数据时所带来的不确定性减少量 - 属性偏好问题:使用信息增益作为标准可能导致倾向于选择具有较多值的属性 - 增益率:是基于某属性的信息增益与其固有纯度之比的一个标准化衡量指标 - 基尼指数:表示从该集合中随机选取两个样本,它们类别不同的概率 2. 修剪策略:为了防止决策树模型出现过拟合现象,剪枝技术被广泛应用。主要分为预剪枝和后剪枝两种方法。 - 预先修剪(前向修剪):在构建过程中提前判断节点是否应该继续分裂 - 后期修剪(反向修剪):生成完整的树之后再从底部开始向上检查并移除不必要的分支 3. 处理连续值与缺失数据:探讨了如何应对决策树算法中遇到的连续型变量和不完整记录。对于数值属性,可以采用二分法将其转换为离散形式。 这些内容提供了对决策树机制全面而深入的理解,包括其理论基础、计算技巧及其在实际场景中的应用价值。
  • 西》第一章至第九章课后作业
    优质
    本作业集涵盖了《机器学习》(西瓜书)前九章的核心知识点与实践应用,旨在通过丰富的课后习题加深读者对机器学习理论的理解和掌握。 西瓜书机器学习第一章至第九章的课后练习作业。