《機器學習實戰》第8章書本正文缺少一個函數
在8.4.2 lasso的stageWist函數裏使用到了一個用於標準化的函數regularize，這個函數是需要自定義的，但是書中沒有給出來。
在示例代碼中有，是這樣子的：
def regularize(xMat):
inMat = xMat.copy()
inMeans = np.mean(inMat, 0)
inVar = np.var(inMat, 0)
inMat = (inMat - inMeans) / inVar
return inMat《機器學習實戰》第8章書本正文缺少一個函數
相關推薦
《機器學習實戰》第8章書本正文缺少一個函數
copy AR 機器 reg str 代碼 var div mean 在8.4.2 lasso的stageWist函數裏使用到了一個用於標準化的函數regularize，這個函數是需要自定義的，但是書中沒有給出來。 在示例代碼中有，是這樣子的： def regularize
機器學習實戰第8章預測數值型數據：回歸
矩陣 向量 from his sca ima 用戶 targe 不可 1.簡單的線性回歸 假定輸入數據存放在矩陣X中，而回歸系數存放在向量W中，則對於給定的數據X1，預測結果將會是 這裏的向量都默認為列向量 現在的問題是手裏有一些x
機器學習實戰第五章Logistic回歸
表示 article err () tail mat cycle col transpose def gradAscent(dataMatIn, classLabels): dataMatrix = mat(dataMatIn) #co
機器學習實戰第7章——利用AdaBoost元算法提高分類性能
nes 重要性 function mine spl 技術 可能 copy elar 將不同的分類器組合起來，這種組合結果被稱為集成方法或元算法（meta-algorithm）。 使用集成方法時會有多種形式：（1）可以是不同算法的集成（2）可以是同一種算法在不同設置下的集成
機器學習實戰第11章——使用 Apriori 演算法進行關聯分析
從大規模資料集中尋找物品間的隱含關係被稱作關聯分析(association analysis)或者關聯規則學習(association rule learning)。 優點：簡單 缺點：對大資料集比較慢 使用資料型別：數值型或者標稱型
機器學習實戰—第9章：樹迴歸 程式程式碼中的小錯誤
提示：本人程式碼執行在Python3的環境下 1、程式清單9-1： 應改為： list(map(float, curLine)) 解釋：map()返回結果是一個Iterator，Iterator是惰性序列，因此通過list()函式讓它把整個序列都計算出來並返回
機器學習實戰—第5章：Logistic迴歸中程式清單5-1中的數學推導
如圖中梯度上升法給出的函式程式碼。 假設函式為： 1、梯度上升演算法（引數極大似然估計值）： 通過檢視《統計學習方法》中的模型引數估計，分類結果為類別0和類別1的概率分別為： 則似然函式為： 對數似然函式為： 最大似然估計求使得對數似然函式取最大值時的引數
【機器學習實戰—第4章：基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯】程式碼報錯（python3）
1、報錯：UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xae in position 199: illegal multibyte sequence 原因：這是檔案編碼的問題，檔案中有非法的多位元組字元。 解決辦法：開啟Ch04\
機器學習實戰-第六章（支援向量機）
1 拉格朗日乘子法(等式約束)： 目標函式：f(x)=b+wTxi+∑(αihi),s.t.hi=0 最優解條件：∂h∂xi=0 2 kkt(不等式約束)： 目標函式：f(x)=b+wTxi+∑(αigi)+∑(βihi),s.t.hi=0,gi≤0
程式碼註釋：機器學習實戰第2章 k-近鄰演算法
寫在開頭的話：在學習《機器學習實戰》的過程中發現書中很多程式碼並沒有註釋，這對新入門的同學是一個挑戰，特此貼出我對程式碼做出的註釋，僅供參考，歡迎指正。 1、匯入資料： #coding:gbk from numpy import * import operator de
機器學習實戰第四章——樸素貝葉斯分類(原始碼解析)
樸素貝葉斯分類 #coding=utf-8 ''' Created on 2016年1月9日 @author: admin ''' from numpy import * # 載入資料集函式 def loadDataSet(): # 定義郵件列表 p
機器學習實戰 第九章回歸樹錯誤
最近一直在學習《機器學習實戰》這本書。感覺寫的挺好，並且在網上能夠輕易的找到python原始碼。對學習機器學習很有幫助。 最近學到第九章樹迴歸。發現程式碼中一再出現問題。在網上查了下，一般的網上流行的錯誤有兩處。但是我發現原始碼中的錯誤不止這兩處，還有個錯誤在
機器學習實戰第三章——決策樹(原始碼解析)
機器學習實戰中的內容講的都比較清楚，一般都能看懂，這裡就不再講述了，這裡主要是對程式碼進行解析，如果你很熟悉python，這個可以不用看。 #coding=utf-8 ''' Created on 2016年1月5日 @author: ltc ''' from mat
機器學習實戰第六章支援向量機照葫蘆畫瓢演算法實踐
支援向量機簡要介紹 一些概念： 1.分隔超平面：在二維中直觀來說就是將資料集分隔開來的直線，三維中則是一個平面。觸類旁通。 2.超平面：分類的決策邊界，分佈在超平面一側的所有資料都屬於某個類別，另一側屬於另一個。 3.支援向量：離分隔超平面最近的那些
機器學習實戰第三章程式碼3-2註釋
按照給定特徵劃分資料集 ""splitDataSet函式引數： dataSet為輸入資料集，包含label值；axis為每行的第axis元素，value為對應元素的值，即特徵值。 函式功能：找出所有
機器學習實戰第三章——決策樹程式
在閱讀理解決策樹之後，按照《機器學習實戰》的程式碼，實現ID3決策樹 程式如下： from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelCounts
程式碼註釋：機器學習實戰第12章 使用FP-growth演算法來高效發現頻繁項集
寫在開頭的話：在學習《機器學習實戰》的過程中發現書中很多程式碼並沒有註釋，這對新入門的同學是一個挑戰，特此貼出我對程式碼做出的註釋，僅供參考，歡迎指正。 #coding:gbk #作用：FP樹中節點的類定義 #輸入：無 #輸出：無 class treeNode:
[完]機器學習實戰 第六章 支援向量機（Support Vector Machine）
[參考] 機器學習實戰（Machine Learning in Action） 本章內容 支援向量機（Support Vector Machine）是最好的現成的分類器，“現成”指的是分類器不加修改即可直接使用。基本形式的SVM分類器就可得到低錯
[完]機器學習實戰 第十四章 利用SVD簡化資料
本章內容： SVD矩陣分解 推薦引擎 利用SVD提升推薦引擎的效能 餐館可分為很多類別，不同的專家對其分類可能有不同依據。實際中，我們可以忘掉專家，從資料著手，可對記錄使用者關於餐館觀點的資料進行處理，並從中提取出其背後的因素。這些因素可能會與餐館的類別
機器學習實戰之第二章 k-近鄰算法
lifo -h 訓練數據 adl sdi 加載 erro orm 數據集 第2章 k-近鄰算法 KNN 概述 k-近鄰（kNN, k-NearestNeighbor）算法主要是用來進行分類的. KNN 場景 電影可以按照題材分類，那麽如何區分 動作片 和 愛情片 呢？