machine-learning-by-python's Introduction

Machine-Learning-by-python

利用python实现经典的机器学习算法，希望能将主流的算法集成一个库（Freeman）

KNN库

基于欧氏距离的最邻近算法优化：

各个维度采取最值标准化，以使得各个特征的影响程度均匀；
在K个最邻近点中，给每个点一权重，使得投票更公平，K的影响力最小

linear_model库

LinearRegression

提供了predict方法进行预测

线性回归：

最小二乘法：least_square
梯度下降：1.批量梯度下降gradientDescent、2.随机梯度下降stochasticGradientDescent、3.随机梯度改进stochasticGradientDescentNice（加入了random.choice，增加了随机性）

LogisticRegression

提供了predict方法进行预测

逻辑回归（对数几率）：

最小二乘法：least_square
梯度下降：1.批量梯度下降gradientDescent、2.随机梯度下降stochasticGradientDescent、3.随机梯度改进stochasticGradientDescentNice（加入了random.choice，增加了随机性）

tree_model库

DecisionTree：包含ID3、C4.5、CART三种算法

ID3：根据信息熵增进行最佳分割点的选择
C4.5：根据信息熵增率进行最佳分割点的选择
CART：根据基尼指数进行最佳分割点的选择

使用方法：

实例化DecisionTree，可将mode=ID3、C4.5、CART作为参数输入来选择决策树种类
fit（）用训练集训练决策树
predict（）用训练好的决策树预测测试集
show（）画出决策树
model_save（）保存模型，利用pickl库
model_load（）载入之前训练好的模型

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