郑捷《机器学习算法原理与编程实践》第2-9章各章节的算法源码及数据集

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（“	“）） for row in rowlist if row.strip（）]
	#recordlist = [row.split（‘	‘） 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 :
					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）

 属性            大小     日期    时间   名称
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