——机器学习实战

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
绍少阿·2024-09-12 20:32

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。
weixin_39922394·2024-09-03 02:12

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,
努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据
点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总

机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。
点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

【机器学习实战】大数据与MapReduce

当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段
吵吵人·2024-02-12 12:48

[培训-Python机器学习]04-Git的使用和规范

参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：上网查阅Linus开发Git的背景；分析所在的开发团队所用的协作开发流程是什么？
乱码奇糟·2024-02-08 13:05

[培训-Python机器学习]02-使用conda管理环境和包

参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：培训后实践本章的各种操作；结果：以Python3.10创建开发虚拟环境；再创建一个Python3.7
乱码奇糟·2024-02-08 13:34

机器学习（machine learning）大合集

2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想，如下图：adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基
AI信仰者·2024-02-07 17:54

机器学习实战 朴素贝叶斯分类器

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点：在数据较少的情
shenny_·2024-02-06 17:04

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Lornatang·2024-02-06 01:21

Python实现时间序列分析马尔可夫切换自回归模型(MarkovAutoregression算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:32

Python实现时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型(MarkovRegression算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:31

Python实现时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型(SARIMAX算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:01

Python实现时间序列分析AR定阶自回归模型(ar_select_order算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-30 19:00

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index
小赵同学871·2024-01-27 11:40

Python实现离散选择概率模型(Probit算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-24 04:03

机器学习实战 K-近邻算法

K-近邻算法优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型一般流程收集数据：可以使用任何方法准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据结构分析数据：可以使用任何方法训练算法：此步骤不适用于K-近邻算法测试算法：计算错误率使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行K-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出
今昔何夕丶·2024-01-23 11:48

Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。
胖哥真不错·2024-01-22 11:02

机器学习实战学习记录（github）

机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新
monkeyhlj·2024-01-22 07:00

【机器学习实战】决策树

算法思路在构造决策树时，第一个需要解决的问题就是，如何确定出哪个特征在划分数据分类是起决定性作用，或者说使用哪个特征分类能实现最好的分类效果。这样，为了找到决定性的特征，划分得到最好的结果，我们就需要评估每个特征。当找到最优特征后，依此特征，数据集就被划分为几个数据子集，这些数据自己会分布在该决策点的所有分支中。此时，如果某个分支下的数据属于同一类型，则该分支下的数据分类已经完成，无需进行下一步的
吵吵人·2024-01-21 23:58

Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-21 16:57

Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-21 16:26

Python实现GEE嵌套协方差结构仿真模型(GEE算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-21 16:56

Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-21 16:23

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）

机器学习——python训练决策树模型实战目录机器学习——python训练决策树模型实战机器学习实战目录训练一个决策树模型需要经过以下步骤：1.下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.
苏苏不是叔·2024-01-18 01:30

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

机器学习强烈推荐书本：《机器学习实战PDF》下载

很好的一本机器学习练手书本，本人一个月搞定，强烈推荐：链接:https://pan.baidu.com/s/18iIlZvbYVCVu3z44C5WLKw提取码:k9yq
e6c903a1f69a·2024-01-17 14:47

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

数据分析书籍推荐入门读物深入浅出数据分析啤酒与尿布数据之美数学之美数据分析ScipyandNumpyPythonforDataAnalysisBadDataHandbook集体智慧编程MachineLearninginAction机器学习实战
uncle_ll·2024-01-17 05:22

《21天晋级大数据实战营》小结汇总

【DAY17】轻松探索数据背后的价值-数据湖探索实验小结点击查看【DAY15】让数据产生价值--数据仓库服务实验小结点击查看【DAY14】机器学习实战-销售预测实验小结点击查看【DAY13】车联网应用之轨迹分析实验小结点击查看
技术火炬手·2024-01-16 12:48

Python实现滚动回归模型(RollingOLS算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:00

Python实现对角但非同一性协方差结构回归模型(WLS算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现分位数回归模型(quantreg算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2024-01-16 11:55

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记一、学习目标第三章将从分类的角度来进行学习，并且引入很多对于检验分类效果的性能指标。
Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

(十二)Matplotlib知识学习4-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-91.原数据的展示2.柱形图的绘制3.散点图的绘制课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪为了方便大家学习,将练习所涉及的练习fandango_scores.csv
努力奋斗的durian·2024-01-10 11:46

python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...

第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分，如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中，一般会优先考虑算法和参数，但是数据特征才决定了整体结果的上限，而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息，并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中，最常
weixin_39616477·2024-01-07 16:10

【42页动态规划学习笔记分享】动态规划核心原理详解及27道LeetCode相关经典题目汇总

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDi
阿_旭·2024-01-01 00:01

Python 机器学习实战 —— 监督学习（上）

近年来AI人工智能成为社会发展趋势，在IT行业引起一波热潮，有关机器学习、深度学习、神经网络等文章多不胜数。从智能家居、自动驾驶、无人机、智能机器人到人造卫星、安防军备，无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施，都充斥着AI应用的身影。接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习、深度学习之间的关系与区别，通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景。本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知
AI小白龙*·2023-12-30 21:56

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《[Python机器学习实战]》。
AI小白龙*·2023-12-30 21:55

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系
奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

机器学习实战--adaboost

前面我们已经学了好几个分类算法了（svm后面再讲），分类效果也还不错，但是我们也许会想，能不能在一个数据集上多次应用同一个算法，或者应用不同的算法呢？这就是我们adaboost的思想：通过多个弱分类器的组合，构成一个强分类器。算法优点：泛化错误率低，易编码，可应用在大部分分类器上，无需参数的调整算法缺点：对离群点很敏感算法步骤：这里我们用多个单层分类决策树为例（buildStump）对每次循环：1
sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

python中合法命名的变量名_python变量名的规定

机器学习实战中的代码defplotNode(nodeTxt,centerPt,parentPt,nodecreatePlot.ax1是表示：ax1是函数createPlot的一个属性，这个可以在函数里面定义也可以在函数定义后加入也可以
weixin_39882317·2023-12-30 04:03

【机器学习实战】logistic回归

Sigmoid函数逻辑函数.png逻辑函数图像.png作用：接受所有的输入然后预测出类别。进行分类时，我们在每个特征上都乘上一个回归系数，然后将所有的结果相加，作为输入参数z，带入Sigmoid函数得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的被归入1类，否则归入0类。所以，logistic回归也可以看成是一种概率估计。梯度上升法确定最优回归系数sigmoid函数的输入记为z，即z=w0x0+w
吵吵人·2023-12-29 03:05

机器学习实战：用 Python 构建10个有趣的应用

机器学习是一门强大的工具，可以用于解决各种各样的问题。通过学习机器学习，您可以开发出能够自动化任务、做出预测甚至创造艺术的应用程序。如果您是一名Python开发人员，那么您将很高兴知道，有许多可以用Python构建的有趣机器学习应用程序。在本博客文章中，我们将介绍10个这样的应用程序。应用一：垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器是一种使用机器学习来识别垃圾邮件的应用程序。垃圾邮件过滤器可以使用各种机器学习
Python数据挖掘·2023-12-29 01:55

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)——基于鸢尾花数据集

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)鸢尾花数据集一、代码先把全部代码放在这，注释写的很详细，亲测可用。
JaneZ0206·2023-12-28 05:36
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