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Machine Learning in Action学习笔记,一个文件夹代表一个算法,每个文件夹包含算法所需的数据集、源码和图片,图片放在pic文件夹中,数据集放在在Data文件夹内。书中的代码是python2的,有不少错误,这里代码是我用python3写的,且都能直接运行

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以下是部分实验结果图片

1. K-means(绿色代表聚类中心)

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二分K-means

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2. LinearRegression

线性回归(欠拟合)

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局部加权线性回归(k=0.01)

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局部加权线性回归(过拟合,k=0.003)

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3. PCA

红色为原始数据,绿色为降维结果

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4.SVM(蓝色标记为支持向量)

线性可分

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线性不可分

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利用scikit-learn,准确率可达0.9

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Machine Learning in Action学习笔记,一个文件夹代表一个算法,每个文件夹包含算法所需的数据集、源码和图片,图片放在pic文件夹中,数据集放在在Data文件夹内。书中的代码是python2的,有不少错误,这里代码是我用python3写的,且都能直接运行

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