课程内容

课程内容《文本情感分析》（四）组件实现

课程内容《文本情感分析》（五）训练评估

课程内容《决策树》（一）准备工作

决策树（Decision Tree）是一种直观且易于理解的机器学习算法，它可以处理分类和回归问题。 课程学习目标： 授课环境：win11 + pycharm 2021.1.3 + python 3.8.19 1. 创建虚...

课程内容《决策树》（二）初识决策树

在学习决策树原理之前，我们先感性的了解下决策树的构建和推理过程、以及 API 的使用。 1. 分类决策树 分类决策树基于训练数据构建一个树状结构，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个可能的答案，最终叶节点代表一个分类标...

课程内容《决策树》（三）分类决策树

构建决策树时，需要根据训练数据计算所有特征的最佳分裂点，来实现分类决策树构建。在 scikit-learn 的分类决策树实现中，主要用到了两种方法： 接下来，我们就要去学习和掌握这两种分裂增益原理和计算方法，以及基于这两...

课程内容《决策树》（四）回归决策树

在构建回归决策树时，我们需要找到最优的分裂点，以最小化子集的均方误差。回归决策树也有自己的一些分裂准则，我们将详细探讨这些分裂准则的计算方法，并介绍如何应用它们来构建回归决策树。

课程内容《决策树》（五）过拟合问题

过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。无论是传统机器学习算法、还是深度学习算法都会出现过拟合问题。 1. 过拟合方法 我们前面构建的分类或者回归决策树都是完...

课程内容《决策树》（六）决策树 API

Scikit-Learn（sklearn）是一个用于机器学习的Python库，其中包含了大量用于分类、回归、聚类和其他机器学习任务的算法和工具。在sklearn中，决策树是其中的一个常用算法。下面，将会对决策树在 skl...

PYTHONPython Joblib 工具使用

joblib 是一个Python库，用于在Python中高效地保存和加载对象，特别是那些包含大型数据数组的对象。它在机器学习领域中非常有用，因为经常需要保存训练好的模型或中间数据。 除了提供对象序列化的功能外，还有一个重...

机器学习层次 Softmax（Hierarchical Softmax）

SoftMax 函数是深度学习和机器学习中一个非常重要的概念，主要用于处理多分类问题。Softmax 函数能够将一个实数向量映射为一个概率分布，使得输出向量的所有元素都在 0 到 1 之间，并且它们的和为 1。 层次 S...

机器学习K 均值聚类（K-means）

聚类（Clustering）指的是将一组数据点按照某种规则或者方法分成多个组或簇，使得同一组内的数据点在某种意义上更相似，而不同组之间的数据点相对较不相似。 聚类时，可以基于数据分布、基于数据密度、基于数据相似度、基于图...

课程内容《Python 深入浅出》（一）准备工作

在学习任何编程语言之前，首先需要进行环境搭建。这一步骤包括安装该语言对应的解释器或编译器，并选择适合的开发工具来编写程序。对于初学者而言，理解解释器和编译器的概念，以及熟悉常用的开发工具，是十分重要的基础。 1. 解释器...

课程内容《Python 深入浅出》（二）精通语法

基础语法（变量、条件、循环语句）、面向对象、高阶语法（生成器、闭包函数、装饰器）

课程内容《Python 深入浅出》（三）GUI 编程

tkinter