首先,确保你的Python环境中已经安装了pandas库,因为我们将使用pandas来读取和处理数据集。如果未安装,可以通过pip安装: pip install pandas 读取数据集 假设你已经将西瓜数据集下载并保存为CSV格式的文件(例如watermelon.csv),你可以使用以下代码来读取数据集: import pandas as pd # 定义数据集文件路径 data_path =...
4.学习算法,输入是经验数据,输出是模型。 5.本书中 “模型”泛指从数据中学得的结果。有文献“模型”是全局性结果,“模式”指局部性结果。 二、基本术语 1.数据:例如西瓜数据:{色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响},{色泽=乌黑;根蒂=稍蜷缩;敲声=沉闷}... 2.数据集:一组记录的集合是数据集 3.样本:每条记...
数据集:100个西瓜的这些数据称为数据集 样本:100个西瓜中的每一个西瓜称为样本 属性或特征:100个西瓜中的单独一个西瓜的颜色,大小,敲击的声音等等称为这个西瓜的属性或特征 属性值:一个西瓜的颜色是青色,那么这个西瓜的颜色这个属性的值就是青色。青色就是属性值。 属性空间:如果一个西瓜有三个属性值,颜色、大...
《西瓜书》西瓜数据集汇总 以下是西瓜书中用到的西瓜数据集,用保存至txt文本中,使用pandas库中的read_csv函数读取。 西瓜数据集2.0 编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是 2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,是 3,乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是 4,青绿,...
数据集描述 西瓜数据集4.0,第一列是密度,第二列是含糖量,两个变量都是连续变量,共计有30条记录。已经归一化到 [0,1] ,不用进行标准化处理,无缺失项,异常值检测省略,直接作为模型输入即可。 0.697 0.460 0.40…
第二步:获取并存储西瓜数据集 接下来,我们需要获取西瓜数据集并将其存储为一个CSV文件,以便后续读取和处理。你可以在网络上找到西瓜数据集的CSV文件,并将其下载到本地。将下载的CSV文件放在与你的Python代码文件相同的目录下。 第三步:读取西瓜数据集 现在,我们可以使用Pandas库来读取西瓜数据集。Pandas提供了一个...
给出西瓜数据集的损失函数的代码 一、 西瓜数据集是机器学习领域常用分类任务数据集,包含色泽、根蒂、纹理等17个特征属性,最终需判断西瓜成熟度。在构建分类模型时,选择合适的损失函数直接影响模型训练效果。实践中需要根据样本特征和标签分布,结合具体任务目标选择合适的损失计算方式。 二、 交叉熵损失函数适用于多分类...
《机器学习》西瓜数据集汇总 α 1.西瓜数据集2.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是 2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,是 3,乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是...
西瓜数据集(包含色泽、根蒂、敲声、纹理、脐部、触感等)西瓜数据集(包含色泽、根蒂、敲声、纹理、脐部、触感等)水果 营养饮食 公开数据集
1.题目理解 将西瓜数据集的样例投影到一条直线上,使得好瓜、坏瓜各自的投影点尽可能接近,好瓜与坏瓜之间的投影点尽可能远离。 2.算法原理 3.算法设计 ① 根据LDA原理求解得到w,结合数据集得到LDA直线; ② 将每个样本映射到LDA直线上,观察分析结果。 4.关键代码 1 # 加