【python机器学习】

【Python机器学习】衡量模型是否成功：训练数据&测试数据

在机器学习中，为了衡量模型是否成功，通常做法是吧将收集好的带标签数据分成两部分，一部分用于构建机器学习模型，叫做训练数据或训练集；其余数据用来评估模型性能，叫做测试数据、测试集或者留出集。scikit-learn中的train_test_split函数可以打乱数据集并进行拆分。这个函数可以将75%的行数据及对应标签作为训练集，剩下25%的数据及标签作为测试集。scikit-learn中的数据通常用
zhangbin_237·2024-01-03 16:23

【Python机器学习】观察数据&散点图矩阵

构建机器学习模型前，通常要检查数据，判断不用机器学习能不能轻松完成任务，或者需要的信息有没有包含在数据中。检查数据也是发现异常值和特殊值的好办法。检查数据的最佳方法之一就是可视化，一种是绘制散点图，将一个特征作为x轴，另一个作为y轴，将每个数据点绘制为图上的点。为了解决3个或更多特征的数据集作图的问题，可以绘制散点图矩阵。以鸢尾花数据集为例，首先将Numpy数组转换为pandasDataFrame
zhangbin_237·2024-01-03 16:18

Python机器学习原理与算法实现中绘制散点图和线图的操作

作为对数据进行预处理的重要工具之一，散点图（ScatterDiagram）深受专家、学者们的喜爱。散点图的简要定义就是点在直角坐标系平面上的分布图。研究者对数据制作散点图的主要出发点是通过绘制该图来观察某变量随另一变量变化的大致趋势，据此可以探索数据之间的关联关系，甚至选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图的绘制函数是plt.scatter()和sns.scatterplot()。其中plt.sc
数据科学作家·2024-01-02 02:46

win 显示文件名后缀属性

win显示文件名后缀属性提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
xhZhangShaoFan·2024-01-01 15:01

《Python机器学习原理与算法实现》学习笔记

以下为《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠张甜著2023年2月新书清华大学出版社）的学习笔记。根据输入数据是否具有“响应变量”信息，机器学习被分为“监督式学习”和“非监督式学习”。
数据科学作家·2024-01-01 13:14

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

这是Python机器学习原创文章，我的第183篇原创文章。
数据杂坛·2023-12-31 14:36

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

机器学习笔记

机器学习黑马程序员3天快速入门python机器学习_哔哩哔哩_bilibili1.概述1.1机器学习、人工智能、深度学习关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习一个方法发展而来1.2定义机器学习是从数据中自动获得模型
王小白学习·2023-12-29 08:18

机器学习库Scikit-learn

监督学习算法3.3.4无监督学习算法3.3.5评价指标3.3.6交叉验证及超参数调优3.4Scikit-learn总结参考文献Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python
风度78·2023-12-29 04:48

人工智能python 模块_python机器学习和人工智能，基础模块和环境搭建

本文搭建包括numpy、pandas、gensim、matplotlib、tensorflow、sklearn、jieba、NLTK常用机器学习库，打造一个基础和全面的机器学习环境。人类一直试图让机器能够智能化，能有自主学习的能力，也就是人们常说的人工智能。从上世纪50年代，人工智能就开始了“推理期”；到70年代，人工智能的发展进入“知识期”；直到现在，人工智能在越来越多的领域深入实践。一，简介那
weixin_39560064·2023-12-28 21:54

Python机器学习入门：从零开始，10天学会

本博客系列将从零开始介绍Python机器学习。我们将从基础知识开始，逐步深入到机器学习的各个方面。
乔明飞·2023-12-27 16:35

Python机器学习——KNN

目录原理步骤案例原理1、KNN（K-nearestneighbors）：意为K近邻。取名由来or算法思想：如果想要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力，对他的这五个朋友的经济水平求平均就是这个人的经济水平2、在一个没有标签的样本进入算法后，首先计算他与训练集中每个样本的距离，找到与他最近的K个样本，然后用他这K个最近邻居的标签来确定它的标签3、属于机器学习中有监督的分类预测模
棒棒糖one·2023-12-27 03:48

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

所有代码请移步GitHub——kNNbyPython很多人在第一次听到机器学习的时候都不知所措，无从下手。起初我也是这样的，各种看别人的博客，吴恩达的课程也死磕，但效果不佳。后来发现一个神奇的网站k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战》,跟着过了一遍之后感觉还不错，也顺便买了《机器学习实战》这本书，接着就正式入坑机器学习。KNN算法应该是机器学习中最简单的算法之一，作为机器学习的入门是
weixin_39892481·2023-12-27 03:18

python机器学习算法书籍代码-赵志勇

Python-Machine-Learning-Algorithm:Python-Machine-Learning-Algorithm(github.com)基于python3.8mechine-learning-aigorithn:python
finbarr45·2023-12-26 13:07

Servlet技术之Filter

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
键盘敲烂~~~·2023-12-26 07:21

大师兄的Python机器学习笔记:特征提取

大师兄的Python机器学习笔记:Pandas库一、关于分类(Classification)1.什么是分类分类是机器学习的重要模块，主要用来预测数据的类别标签。
superkmi·2023-12-25 13:38

Python机器学习实践与Kaggle实战（转）

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/Author:MiaoFan(范
weixin_30512785·2023-12-25 08:47

Python数据科学视频讲解：特征归一化、特征标准化、样本归一化

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原
数据科学作家·2023-12-25 06:42

Python数据科学视频讲解：特征等宽分箱和等频分箱

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现
数据科学作家·2023-12-25 06:42

Python数据科学视频讲解：特征决策树分箱

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维
数据科学作家·2023-12-25 06:09

python机器学习（三）——机器学习学习方法

本文内容根据黑马程序员3天快速入门python机器学习所写，详情点击链接，可观看相关视频往期链接python机器学习（一）——机器学习的含义以及数据集的构成python机器学习（二）——机器学习算法分类正文
十八子是李·2023-12-25 02:06

python机器学习（一）——机器学习的含义以及数据集的构成

本文内容根据黑马程序员3天快速入门python机器学习所写，详情点击链接，可观看相关视频1.什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。
十八子是李·2023-12-25 02:35

SpringMVC之拦截器

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
键盘敲烂~~~·2023-12-24 23:37

Python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
乔明飞·2023-12-24 23:49

【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型分析特征重要性（源码）【Pytho
数据杂坛·2023-12-24 20:41

【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）

一、引言表格数据一套完整的机器学习建模流程如下：在机器学习中，转换器（Transformer）和估计器（Estimator）是两个重要的概念，转换器和估计器在机器学习中扮演不同的角色，但它们通常可以结合在一起构建一个完整的机器学习流程。二、转换器转换器（Transformer）是一种用于数据转换和预处理的对象或类。它接受输入数据，并对其进行某种形式的变换。转换器通常用于数据的特征工程，包括特征缩放
数据杂坛·2023-12-24 20:38

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现
civilpy·2023-12-23 06:32

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现
civilpy·2023-12-23 06:02

利用简单的python机器学习库玩转『低代码』

转载于：2022了你还不会『低代码』？数据科学也能玩转Low-Code啦！-掘金(juejin.cn)低代码开发，顾名思义，指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了。与传统开发方式相比，低代码大幅减少了编写代码的工作量，这使其具备了更快的速度、更短的开发时间与更低的成本。无代码/低代码机器学习平台（和库）的兴起，加速了代码开发速度。借助于这些平台和框架，数据科学家们在繁重的探索研究和大量的编程
m0_61899108·2023-12-22 05:19

工具系列：PyCaret介绍_多分类代码示例

工具系列：PyCaret介绍_多分类代码示例PyCaret介绍PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库，可以自动化机器学习工作流程。
愤斗的橘子·2023-12-22 05:49

龙芯loongarch64服务器编译安装pytorch

前言PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序，它是一个基于Python的可续计算包。
番茄小能手·2023-12-21 07:09

Python机器学习基础（一）---数据集加载的方法

几个数据集加载的方式鸢尾花练习资源(这个资源有瑕疵，index列和Species都是带”“的字符串导致一些加载现实问题，从而验证还是pandas最好用)"index","Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width","Species""1",5.1,3.5,1.4,0.2,"setosa""2",4.9,3,1.4,0.2,"se
落世繁华·2023-12-20 04:27

Python机器学习基础（二）---数据可视化

一.简单图形生成1.Pandas生成折线图importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplot#生成10行4列标准正态分布的数据df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',periods=10),columns=list('ABCD'))df.
落世繁华·2023-12-20 04:27

Python机器学习基础（三）---数据预处理

一.数据预处理作用数据预处理会将选定的数据转换为我们可以使用的形式或可以提供给ML算法的形式，以使其符合机器学习算法的期望。二.数据处理的常用方法1.规范化数据规范化是使属性数据按比例缩放，这样就将原来的数值映射到一个新的特定区域中，包括归一化，标准化等。1.1.归一化1.1.1：概念把数据变成（0，1）或者（1，1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加
落世繁华·2023-12-20 04:27

机器学习入门六（贝叶斯网络数据分类）

目前作者了解到了辛普森悖论，所以想找一个比较合适的方法做一下因果分析，于是找到了《Python机器学习算法与实战》这本书看了一眼里面的内容，偷学了一手贝叶斯网络书数据分类方法哈哈哈。
朱笨笨·2023-12-19 06:18

Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林，数据支持描述，自编码器，高斯混合，DBSCAN，LOF)

案例背景异常值监测是机器学习的一个重要领域，博主以前做预测多，异常值监测涉及得少，但之后的工作可能需要做异常值方面的工作，所以大致总结了一下常用的机器学习来做异常值监测的方法以及代码。标题的这些机器学习方法基本都可以调包，使用sklearn库实现。不需要装很多包。(那些传统统计学的方法就不多介绍了，什么三西格玛(方差)准则，t检验，95%分位点啥的，那太简单了，本文主要介绍机器学习的方法。)方法思
阡之尘埃·2023-12-18 23:01

使用Yellowbrick绘制获取最佳聚类K值的示例

在本文中，我们将使用Yellowbrick这个强大的Python机器学习可视化工具来帮助我们选择最佳的聚类簇数。
后端工程架构·2023-12-18 07:16

数据分析大作业：使用Python机器学习相关算法对某地区房地产数据分析预测报告 完整代码+报告

定义挖掘目标：**1、**房价和哪些因素有关，在之后的中介推销中重点关注**2、**开发商该如何建造房屋才能让更多的客户来选择购买居住**3、**预估房屋价值，给房产中介提供合理的房价信息完整数据加代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87418814数据初步处理：%%matplotlibinlineimportpandasaspdim
计算机毕设论文·2023-12-18 02:32

Python数据科学视频讲解：Python集合

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》
数据科学作家·2023-12-17 15:34

Python数据科学视频讲解：Python字符串

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现
数据科学作家·2023-12-17 15:34

Python数据科学视频讲解：Python字典

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》
数据科学作家·2023-12-17 15:04

Python数据科学视频讲解：Python数据清洗基础

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实
数据科学作家·2023-12-17 15:28

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
weixin_贾·2023-12-16 04:53

Python数据科学视频讲解：Python元组

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》
数据科学作家·2023-12-16 01:13

Python数据科学视频讲解：基本输入函数 input()函数

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理
数据科学作家·2023-12-16 01:12

Python数据科学视频讲解：Python序列的概念及通用操作

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习
数据科学作家·2023-12-16 01:12

Python数据科学视频讲解：Python列表

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》
数据科学作家·2023-12-16 01:12

Python数据科学视频讲解：数据挖掘与建模的注意事项

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实
数据科学作家·2023-12-16 01:59

Chatgpt如何完成论文写作及python机器学习和深度学习领域的运用

2023年随着OpenAI开发者大会的召开，最重磅更新当属GPTs，多模态API，未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而ChatGPT，作为一种强大的自
zmjia111·2023-12-15 12:05

PyTorch 模型训练性能大揭秘：从基础到高级技巧一网打尽！

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
Python算法实战·2023-12-15 02:58
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