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    文件類型: .zip
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    發布日期: 2023-08-03
  • 語言: 其他
  • 標簽: 機器學習??

資源簡介

鄭捷《機器學習算法原理與編程實踐》第2-9章各章節的算法源碼及數據集

資源截圖

代碼片段和文件信息 

from?numpy?import?*
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?sys

def?LongToInt（value）:
????assert?isinstance（value?（int?long））
????return?int（value?&?sys.maxint）

def?loadDataSet（fileName）?:
	recordlist?=?[]
	fp?=?open（fileName“rb“）
	content?=?fp.read（）
	fp.close（）
	rowlist?=?content.splitlines（）
	#print?rowlist
	recordlist?=?[map（evalrow.split（“\t“））?for?row?in?rowlist?if?row.strip（）]
	#recordlist?=?[row.split（‘\t‘）?for?row?in?rowlist?if?row.strip（）]
	mn?=?shape（recordlist）
	dataSet?=?mat（recordlist）[::-1]
	for?i?in?xrange（m）?:
		if?recordlist[i][-1]?==?0.0?:
			recordlist[i][-1]?=?-1.0
	labels?=?mat（recordlist）[:-1].T
	return?dataSetlabels
	
def?plotROC（predStrengthsclassLabels）?:
#	mn?=?shape（classLabels）
#	print?mn
#	print?type（classLabels）
#	print?classLabels
	cur?=?（1.01.0）
	ySum?=?0.0
	numPosClas?=?sum（array（classLabels）?==?1.0）
	yStep?=?1/float（numPosClas）
	xStep?=1/float（len（classLabels）?-?numPosClas）
	sortedIndicies?=?predStrengths.argsort（）
#	print?sortedIndicies
	fig?=?plt.figure（）
	fig.clf（）
	ax?=?plt.subplot（111）
	for?index?in?sortedIndicies.tolist（）[0]?:
		if?classLabels[0index]?==?1.0?:
			delX?=?0
			delY?=?yStep
		else?:
			delX?=?xStep
			delY?=?0
			ySum?+=?cur[1]
		ax.plot（[cur[0]cur[0]?-?delX][cur[1]cur[1]-delY]c=‘b‘）
		cur?=?（cur[0]?-?delXcur[1]-delY）
	ax.plot（[01][01]‘b--‘）
	plt.xlabel（‘False?positive?rate‘）
	plt.ylabel（‘True?positive?rate‘）
	plt.title（‘ROC?curve?for?AdaBoost?horse?colic?datection?system‘）
	ax.axis（[0101]）
	plt.show（）
	print?“the?Area?Under?the?Cure?is:“ySum*xStep

def?decisionTree（dataSetlabellistD）?:
	dataMat?=?mat（dataSet）
	labelMat?=?mat（labellist）.T
	mn?=?shape（dataMat）
	numSteps?=?10.0
	bestFeat?=?{}
	bestClass?=?mat（zeros（（m1）））
	minError?=?inf
	for?i?in?xrange（n）?:
		#rangeMin?=?dataMat[:i].min（）
#		print?dataMat[:i]
		rangeMin?=?dataMat[:i].min（）
		rangeMax?=?dataMat[:i].max（）
		stepSize?=?（rangeMax?-?rangeMin）/numSteps
		for?j?in?xrange（-1int（numSteps）?+?1）?:
			for?operator?in?[‘lt‘‘gt‘]?:
				threshVal?=?（rangeMin?+?float（j）?*?stepSize）
				predictedVals?=?splitDataSet（dataMatithreshValoperator）
#				print?predictedVals
#				ddd
				errSet?=?mat（ones（（m1）））
				errSet[predictedVals?==?labelMat]?=?0
				weightedError?=?D.T*errSet
				if?weightedError?					minError?=?weightedError
					bestClass?=?predictedVals.copy（）
					bestFeat[‘dim‘]?=?i
					bestFeat[‘thresh‘]?=?threshVal
					bestFeat[‘oper‘]?=?operator
	return?bestFeatminErrorbestClass
	
def?adaBoostTrain（dataSetlabellistnumIt=40）?:
	weakClassSet?=?[]
	m?=?shape（dataSet）[0]
	D?=?mat（ones（（m1））/m）
#	print?“D?=?“D
	aggClassSet?=?mat（zeros（（m1）））
	for?i?in?xrange（numIt）?:
		bestFeaterrorEstClass?=?decisionTree（dataSetlabellistD）
		alpha?=?float（0.5?*?log（（1-error）/max（error1e-16）））
		bestFeat[‘alpha‘]?=?alpha
		weakClassSet.append（bestFeat）
		wtx?=?multiply（-1*alpha*mat（labellist）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2017-10-01?22:38??鄭捷《機器學習算法原理與編程實踐》第2-9章節的源代碼及數據集\KNN\
?????文件????????2746??2017-10-01?22:38??鄭捷《機器學習算法原理與編程實踐》第2-9章節的源代碼及數據集\KNN\KNN.py
?????目錄???????????0??2017-09-24?16:34??鄭捷《機器學習算法原理與編程實踐》第2-9章節的源代碼及數據集\KNN\__pycache__\
?????文件????????3503??2017-09-24?16:34??鄭捷《機器學習算法原理與編程實踐》第2-9章節的源代碼及數據集\KNN\__pycache__\Nbayes_lib.cpython-34.pyc
?????目錄???????????0??2017-11-11?10:04??鄭捷《機器學習算法原理與編程實踐》第2-9章節的源代碼及數據集\PCA\
?????文件????????2882??2017-11-06?17:26??鄭捷《機器學習算法原理與編程實踐》第2-9章節的源代碼及數據集\PCA\MyPCA.py
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............此處省略5190個文件信息

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