分类算法之邻近算法:KNN(应用篇)

2017-12-09
阅读 1 分钟
4.7k
它有四个特征,萼片长度,萼片宽度,花瓣长度,花瓣宽度 (sepal length, sepal width, petal length and petal width)。

从零开始构造决策树(python)

2017-12-07
阅读 11 分钟
10.7k
起步 本章介绍如何不利用第三方库,仅用python自带的标准库来构造一个决策树。不过这可能需要你之前阅读过这方面的知识。 前置阅读 分类算法之决策树(理论篇) 分类算法之决策树(应用篇) 本文使用将使用《应用篇》中的训练集,向量特征仅有 0 和 1 两种情况。 关于熵(entropy)的一些计算 对于熵,根据前面提到的计算...

分类算法之邻近算法:KNN(理论篇)

2017-12-06
阅读 2 分钟
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Cover 和 Hart 在 1968 年提出了最初的邻近算法,用于解决分类( classification )的问题。关于这个算法在维基百科中也有介绍:[链接] 。