【python机器学习】第5页

Python机器学习实战：特征缩放的3个方法

机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。什么是特征缩放？特征缩放(featurescaling):改变特征的取值范围，缩放到统一的区间，例如[0,1][0,1][0,1].为什么要进行特征缩放？数据集包含众多特征，每个特征的尺度(scale)不同，有的特征的单

数据工程与机器学习·2023-11-12 06:40

python机器学习融合模型：Stacking与Blending（附代码）

1堆叠法Stacking一套弱系统能变成一个强系统吗？当你处在一个复杂的分类问题面前时，金融市场通常会出现这种情况，在搜索解决方案时可能会出现不同的方法。虽然这些方法可以估计分类，但有时候它们都不比其他分类好。在这种情况下，合理的选择是将它们全部保留下来，然后通过整合这些部分来创建最终系统。这种多样化的方法是最方便的做法之一：在几个系统之间划分决定，以避免把所有的鸡蛋放在一个篮子里。一旦我对这种情

python风控模型·2023-11-12 02:19

python 机器学习写作_"深入浅出Python机器学习" 学习笔记-6

第四章广义线性模型-"耿直"的算法模型这章主要介绍了线性模型,怎么模拟直线,线性回归,岭回归,Lasso(套索)回归.不过这本书都不怎么讲数学,原理基本不讲.没有讲出线性回归,岭回归,Lasso回归的本质差异,需要额外补充资料学习.这章主要用到sklearn.linear_model模块:linear_model模块4.1线性模型的基本模型线性模型一般预测公式:ŷ=w0+∑i=1~n(xi*wi

weixin_39710041·2023-11-11 17:23

Python机器学习算法入门教程（第四部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第三部分），继续展开描述。

别致的SmallSix·2023-11-11 11:07

python主要用来做什么-python主要用来做什么？Python开发简单吗？

Python技术可做web开发、Python技术可做数据分析、Python技术可做人工智能、将Python用于机器学习，流行的Python机器学习库和框架，其中最流行的两个是scikit-learn和TensorFlow

编程大乐趣·2023-11-11 08:07

python图形包是什么_介绍Python 图形计算工具包

Python机器学习工具箱Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。

weixin_39875842·2023-11-11 00:54

【机器学习】什么是正则化？如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

系列文章目录第九章Python机器学习入门之正则化系列文章目录文章目录前言一、正则化1什么是正则化？2正则化参数lambda3lambda取值不同，对学习算法有什么影响？

晓亮.·2023-11-10 14:47

local variable ‘classLabel‘ referenced before assignment Python机器学习_决策树DecisionTree中一个报错解决方法

defreadDataSet(filePath):"""函数说明：读取数据集parameters:filePath-数据集文件路径returns:dataSet-数据集labels-分类属性"""#初始化数据集dataSet=[]#读取数据withopen(filePath,'r')asf:#遍历每一行数据forlineinf.readlines():#去掉每行的空格并将数据分割成列表line=l

wait021·2023-11-09 01:30

FlyAI小课堂：python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理

分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learningalgorithm）确定分类模型，该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系，学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据，还要能够正确的预测未知样本的类标号。因此，训练算法的主要目标就是建立具有很

iFlyAI·2023-11-07 16:50

python机器学习笔记：ID3决策树算法实战

ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美的分类训练样例。在此之前，推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站

iFlyAI·2023-11-07 16:20

React Native自学笔记

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

gaolei_eit·2023-11-05 19:54

python机器学习融合模型：Stacking与Blending（附代码）_论文_模型竞赛_企业建模

大家好，今天给大家总结归纳了python机器学习融合模型：Stacking与Blending（附代码）。1堆叠法Stacking一套弱系统能变成一个强系统吗？

python机器学习建模·2023-11-05 15:36

Python机器学习算法入门教程

机器学习（MachineLearning，简称ML）是人工智能领域的一个分支，也是人工智能的核心，其涉及知识非常广泛，比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。机器学习的目的是设计、分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，最终让计算机拥有像人类一样的智慧，甚至于超越人类。这一结果的实现，要得益于机器学习算法（MachineLearningAlgorithms），它提供了一整套解决问题的方案

别致的SmallSix·2023-11-05 11:01

七步从入门到精通Python机器学习

本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的线上资料，帮助新人获取最基本的Python机器学习知识，直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。

qq_38220914·2023-11-05 11:30

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第一部分），继续展开描述。

别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

python机器学习——决策树

决策树#模块导入fromsklearn.treeimportExtraTreeRegressorasETR,DecisionTreeRegressorasDTRExtraTreeRegressor和DecisionTreeRegressor是scikit-learn库中的两种回归模型，用于拟合和预测连续型目标变量。决策树是一种基于树结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过对数据的特征进行

EchoToMe·2023-11-05 09:35

python机器学习——实现Kmeans算法

K-means算法关于K-means算法，它是一种无监督学习算法，用于将数据集分成预定数量的簇（clusters）。K-means算法比较适合用来做聚类分析，而不是用来预测，换句话来说，K-means算法不擅长预测K-means算法的主要思想是通过迭代优化来找到最佳簇中心，使得簇内的数据点相似度最大化，而不同簇之间的相似度最小化。K-means算法的用途市场细分：聚类分析可以帮助企业将其客户细分为

EchoToMe·2023-11-04 14:40

免费教材丨第55期：Python机器学习实践指南、Tensorflow 实战Google深度学习框架

本期教材本期为大家发放的教材为：《Python机器学习实践指南》、《Tensorflow实战Google深度学习框架》两本书，大家可以根据自己的需要阅读哦！

人工智能爱好者俱乐部·2023-11-04 11:47

python机器学习-多层感知机（神经网络）建立及评估（完整代码+实现效果）

实现功能：python机器学习-多层感知机（神经网络）建立及评估。

数据杂坛·2023-11-04 08:09

【Python机器学习】零基础掌握BaggingRegressor集成学习

如何提升回归模型的稳定性和准确性？在实际生活中，比如房价预测，经常会遇到一种情况：有大量的特征和样本数据，但模型的预测准确度仍然不尽人意。这时候，单一的模型（如支持向量机回归）可能表现得并不够好。考虑到这个问题，解决方案可能是使用集成方法，特别是Bagging算法，来提升模型的性能。例如，在房价预测的场景下，不仅仅使用一个支持向量机模型（SVR），而是利用Bagging算法集成多个SVR模型。下面

Mr数据杨·2023-11-03 14:36

Python机器学习——预测分析核心算法PDF高清完整版免费下载|百度云盘|Python基础教程免费电子书

点击获取提取码：7qi1image.png在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要

胡萝卜须_aee2·2023-11-03 10:00

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测#基于逻辑回归实现乳腺癌预测fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

python one class svm_Python机器学习笔记：One Class SVM

前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻找单样本检测相关的

weixin_39575775·2023-11-02 08:56

单样本检测方法-One Class SVM

Python机器学习笔记——OneClassSVM前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，

试一试名字能有多长·2023-11-02 08:55

pandas 是基于NumPy

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系列文章目录前言一

过去日记·2023-11-02 06:37

【Python机器学习】决策树ID3算法结果可视化附源代码对UCI数据集Caesarian Section进行分类

决策树实现所用到的库实现经验熵计算经验熵计算公式条件熵信息增益ID3选择信息增益最大的属性过程拟合预测评估决策树可视化决策树保存决策树读取效果图总代码如何获得每一步计算结果实验结果（决策树）debug模式决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由

FlySkyIce·2023-11-01 20:23

10个常用的Python机器学习库，你知道几个？

今天给大家分享10个常用的Python机器学习库，非常实用，建议收藏！

六星源课堂·2023-11-01 16:06

Python机器学习10——梯度提升

本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序参考书目：陈强.机器学习及Python应用.北京：高等教育出版社,2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。梯度提升也是属于集成方法，最早的提升法是Adaboost，后来拓宽到梯度提升法GBM，然后又有了一些改进的版本，例如XGboost，LightGBM，都是目

阡之尘埃·2023-11-01 09:54

【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingRegressor集成学习

如何精准预测房价？当人们提到房价预测时，很多人可能会想到房地产经纪人或专业的评估师。但是，有没有一种更科学、更精确的方法来预测房价呢？答案是有的，这就要用到机器学习中的一种算法——梯度提升回归（GradientBoostingRegressor）。假设现在有一组房屋数据，包括房屋面积、楼层、距离市中心的距离和建造年份等信息。目标是通过这些信息来精准预测房屋的销售价格。面积（平方米）楼层距离市中心（

Mr数据杨·2023-11-01 09:17

信息安全保障基础

渗透测试情报收集5.信息泄露6.跨站脚本XSS7.SQL注入式攻击8.目录遍历9.代码/命令执行10.弱口令11.渗透测试技术【12.安全渗透技术演练13.安全测试工具与环境建设-中间穿插】例如：第一章Python

hyhrosewind·2023-10-31 10:20

【Python机器学习】零基础掌握IsotonicRegression等渗回归

想要预测一个事件的结果，但因素多且复杂，难以得出精确的预测？在金融、医疗、教育等多个领域，这样的问题是非常普遍的。假设在医疗领域，医生需要根据多项指标（如年龄、血压、胆固醇水平等）来预测患者是否有心脏病的风险。因为每个指标对结果的影响都可能不同，单一模型可能无法精确地进行预测。年龄血压胆固醇是否有心脏病风险4512018005014022015515021014011016006015523013

Mr数据杨·2023-10-31 02:16

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score,\mean_absolute_error,\mea

Perley620·2023-10-30 12:04

【Python机器学习】零基础掌握SGDRegressor经典线性回归

如何在短时间内精准预测房价？随着房地产市场的日趋复杂，准确和快速地预测房价变得愈加重要。传统的预测方法往往耗时长、准确度低，那么有没有更高效、准确的方法呢？考虑一个房地产经纪公司，该公司希望通过一些房屋特征（如面积、地段、楼层等）来快速预测房价。一种有效的解决思路是应用机器学习算法进行预测。这里介绍的算法就是SGDRegressor，它是一个基于梯度下降的线性回归模型。房屋面积（㎡）地段评分楼层装

Mr数据杨·2023-10-30 12:04

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线实验

猫头丁·2023-10-30 12:11

【Python机器学习】零基础掌握LinearRegression经典线性回归

有没有想过，为什么房价会受到多种因素的影响？现代生活中，购房是大多数人的一项重要任务。但是房价是如何确定的呢？通常，房价不仅受到地理位置的影响，还受到房屋大小、装修程度等多种因素的综合作用。那么，如何准确地预测一个房子的合理售价呢？为了解决这个问题，这里提出了一个解决思路：使用线性回归模型。这种模型可以根据多个变量（如地理位置、房屋大小、装修程度等）来预测一个目标变量（房价）。假设有以下模拟的房价

Mr数据杨·2023-10-30 11:07

【Python机器学习】零基础掌握RidgeClassifier线性分类器

面临选择，如何更准确地预测乳腺癌？在医疗领域，准确地预测疾病的发生非常关键。尤其是像乳腺癌这样常见但又严重的疾病，早期诊断和预测可以极大地提高治疗成功率。那么问题来了，如何在大量的医疗数据中，准确、快速地诊断乳腺癌？假设有以下一组乳腺癌相关的医疗检查数据，其中包括患者年龄、肿瘤大小、细胞形态等多个因素。年龄肿瘤大小细胞形态检查结果452.510503.121…………为了解决这个问题，一种有效的方法

Mr数据杨·2023-10-30 11:50

python机器学习（2）

第一章.机器学习1.GPU：图形处理单元。CPU：计算处理单元。2.监督学习：利用一组标记数据对未标记数据进行分类的方法。（通过比对预测结果和期望结果，不断提升性能）3.无监督学习：数据没有标签，通过算法得出结论。（数据尽可能是具有较高的类内相似性和较低的类间相似性）4.决策树的组成：在具体特征上执行测试的决策结点（该节点负责开枝散叶），以及说明目标属性的叶子节点。第二章.神经网络1.神经网络是监

for myself·2023-10-30 09:23

python机器学习——xgboost简介

xgboost简介（1）背景（2）什么是XGBoost（3）为什么要用XGBoost（4）XGBoost相比传统gbdt有何不同？xgboost为什么快？xgboost如何支持并行？参考（1）背景Boosting分类器属于集成学习模型，它基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型会不断地迭代，每次迭代就生成一颗新的树。对于如何在每一步生成合理的树，大家

曹文杰1519030112·2023-10-30 09:17

【Python机器学习】零基础掌握PolynomialCountSketch内核近似特征

面临挑战的机器学习模型：如何提高准确性？在实际应用中，机器学习模型常常面临一个问题：如何在保持模型复杂性不变的情况下，提高模型的准确性？特别是在处理高维数据集时，这个问题尤为突出。这里，有一种名为“核方法”的技术可以解决这个问题，但通常会增加计算成本。那有没有办法同时达到提高准确性和降低计算成本的双赢局面呢？这次要介绍的算法就是一个解决方案，它叫做PolynomialCountSketch，这个算

Mr数据杨·2023-10-30 09:39

【Python机器学习】零基础掌握IterativeImputer缺失值填充

有没有在数据分析过程中遇到过缺失值的问题？面对数据缺失这一常见但棘手的问题，很多人可能会选择直接删除缺失值或用平均值、中位数等进行填充。但这样做往往会引入偏见或误差。有没有一种方法可以更智能地估算这些缺失值呢？考虑到一个现实生活中的例子：假设在健康体检中，有一些指标由于各种原因（设备故障、操作失误等）没有被准确记录，导致数据缺失。这些指标包括身高、体重、血压和血糖等。在这种情况下，一种更智能的解决

Mr数据杨·2023-10-30 07:34

Python机器学习12——神经网络

本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序参考书目：陈强.机器学习及Python应用.北京：高等教育出版社,2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。本节开始机器学习中最强大的神经网络方法。神经网络有专门的深度学习领域，也是我之后会开设专门的深度学习领域的代码案例。具体而且，现在主流的神经网络有多层感知机

阡之尘埃·2023-10-30 01:49

【Python机器学习】零基础掌握permutation_importance检验、检查

如何优雅地处理数据中的缺失值？在数据分析、机器学习或者数据科学中，经常会遇到一个问题：数据集中存在缺失值。这种情况下，如何才能准确地分析数据、构建模型呢？以一个简单的医疗研究为例。假设有一个数据集，收集了糖尿病患者的各项指标，比如年龄、血糖、血压、胰岛素水平等。但是总有一些数据是缺失的，可能是因为病人未能提供，或者是数据收集过程中的失误。假设有以下一个医疗数据集：年龄血糖血压胰岛素水平457.21

Mr数据杨·2023-10-30 01:39

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

活动简介欢迎来到Python机器学习算法系列在线分享的第四集.上期回顾，请参考：Python机器学习算法实践III-随机森林及应用本次分享为大家介绍逻辑回归（LogisticRegression）以及它的应用

MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_Python机器学习中七种损失函数的科学指南...

作者|KHYATIMAHENDRU编译|CDA数据分析师损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码前言首先想象一下一个场景–你已经在给定的数据集上训练了一个机器学习模型，并且已经准备将其放在客户面前。但是，这个时候你应该如何确定该模型会给出最优的结果呢？是否有一种度量标准或技术可以帮助你快速评估数据集中的模型？当然有了—简单

weixin_39806413·2023-10-29 16:18

sklearn 线性回归_Python机器学习之线性回归入门（二）

线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归分类相信大家都不会陌生，生活中会见到很多的应用，比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等，就是基于数据集，作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分，最普遍

weixin_39525865·2023-10-29 16:47

肝！十大 Python 机器学习库

今天我们就来介绍2021年最为重要的10个Python机器学习相关的第三方库，不要错过哦TensorFlow什么TensorFlow如果你目前正在使用Python进行机器学习项目

小詹学 Python·2023-10-29 14:03

《Python机器学习》特征抽取——kPCA

说明：关于本书:《Python机器学习》本笔记侧重代码调用，只描述了一些简单概念，本书的公式推导不在这里展示接上文特征抽取可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下

rocling·2023-10-29 14:12

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c

Luara_lyy·2023-10-29 14:12

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

十分钟掌握python机器学习特征选择-1.jpg(33.2KB,下载次数:0)2018-6-2623:01上传在机器学习中，特征选择是实践中的一步，帮你在所有特征中选择对结果贡献最多的特征。

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握。在机器学习的应用开发中，最基础的是特征工程。——吴恩达1.数据预处理数据预处理需要根据数据本身的特性进行，有缺失的要填补，有无效的要剔除，有冗余维的要删除，这些步骤都和数据

靖墨c·2023-10-29 09:10

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