【python机器学习】

【Python机器学习】零基础掌握VarianceThreshold特征选择

为什么数据预处理如此重要？在今天的数据驱动世界中，数据预处理成为一个不可或缺的步骤。但是，在大量的特征和数据中，如何有效地选择重要的特征以提升模型性能呢？假设有一个医疗诊断系统，用于诊断是否有心血管疾病。这个系统使用年龄、性别、血压、胆固醇等多个指标作为特征。然而，其中一些特征可能并不具备区分能力，比如说所有病人的某一项检测结果都是相同的，这样的特征对于诊断结果并没有帮助。年龄性别血压胆固醇是否心
Mr数据杨·2023-10-29 09:08

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

面临的问题：如何更准确地预测糖尿病患者的病情？在医疗领域，准确预测疾病的发展状况是至关重要的。尤其是对于糖尿病这样的慢性病，一个精准的预测模型能帮助医生制定更有效的治疗方案。但问题是，如何构建一个高准确度的预测模型呢？假设现有一组糖尿病患者的医疗数据，其中包括年龄、体重、血糖值等多个维度。这些数据可以用来训练一个模型，以预测未来的血糖波动情况。这次，将使用ExtraTreesRegressor算法
Mr数据杨·2023-10-28 23:33

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

如何更准确地预测糖尿病患者的未来健康状况？糖尿病是一个普遍存在的健康问题，对患者的生活质量有着严重影响。医生和研究人员经常依赖各种数据，如年龄、性别、体重和血糖水平，来预测糖尿病患者的未来健康状况。但是，传统的预测方法可能不够精准。那么有没有更先进、更准确的方法来做这件事呢？今天要介绍的算法HistGradientBoostingRegressor就是一个很好的解决方案。假设医院有以下几条糖尿病患
Mr数据杨·2023-10-28 23:02

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

如何更好地理解模型对特定特征的依赖性？如何使用历史数据来预测明天股票市场的走势？想象一下，作为一名数据分析师，面对海量的数据，如何准确地预测明天股票市场的走势？这是一个复杂且具有挑战性的问题。但别担心，有一种神奇的工具可以帮助解析模型对各种因素（特征）的依赖性，从而更准确地进行预测。假设有以下模拟的股票历史数据：交易量市盈率利率指数明日股价1000202.050002001100222.15100
Mr数据杨·2023-10-28 22:44

10000字！图解机器学习特征工程

缺失值处理原文链接：https://www.showmeai.tech/article-detail/208作者：showmeAI引言上图为大家熟悉的机器学习建模流程图，ShowMeAI在前序机器学习实战文章Python
赵孝正·2023-10-28 20:39

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

遇到了数据不一致的困扰吗？在市场分析、医疗研究或者其他数据密集型领域，经常会遇到一个问题：如何从一组不完全一致或者有噪音的数据中提取出有用的信息？例如，假设一家餐厅想要根据顾客的评分和消费金额来调整菜单。顾客评分消费金额（元）顾客年龄访问次数4.21002533.8853025.01502242.9504014.81202833.0603514.51102134.1953223.6803824.9
Mr数据杨·2023-10-28 17:28

Python机器学习实战：如何用Pandas处理缺失值

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。现实和教程最大的区别之一是，现实的数据集是混乱不堪的，数据科学家90%的时间都花在数据预处理上，其中就包括处理缺失值(missingvalues)。Python做数据科学项目时通常用Pandas存储数据，所以我们重点讨论
数据工程与机器学习·2023-10-28 17:26

【Python机器学习】零基础掌握SimpleImputer缺失值填充

如何处理数据集中的缺失值，以便更准确地进行数据分析或模型训练？在数据分析和机器学习中，数据的完整性和准确性至关重要。但现实情况是，收集到的数据往往存在缺失值。例如，医疗研究中可能缺少某些患者的体重、年龄或血压等信息。这样的缺失值会对数据分析或模型训练产生不良影响。假设一个小型医院需要分析患者的多项身体指标（如体重、身高、血压和血糖）以预测其是否有糖尿病风险。收集到的数据可能如下：体重(kg)身高(
Mr数据杨·2023-10-28 17:17

【云原生】k8s and docker 环境搭建

k8sanddocker环境搭建提示：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
qq_17696807·2023-10-28 13:23

GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化

地质灾害是指全球地壳自然地质演化过程中，由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾害突发事件。由于降水、地震等自然作用下，地质灾害在世界范围内频繁发生。我国除滑坡灾害外，还包括崩塌、泥石流、地面沉降等各种地质灾害，具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。地质灾害危险性评价着重于根据多种影响因素和区域选择来评估在某个区域中某个阶段发生的地质灾害程度。以此预测和分析未来某
思考的小猴子·2023-10-28 01:26

Python机器学习——numpy

Python机器学习——numpy文章目录Python机器学习——numpy前言一、numpy是什么？
古明地板砖·2023-10-27 08:55

案例为师实战为王-开启Python机器学习之路视频教程+课件

─章节01：Python基础与科学计算库numpy│课时1：Python基础2910.mp4│课时2：Python核心结构5750.mp4│课时3：Numpy数组3518.mp4│├─章节02：数据分析处理Pandas库│课时4：Numpy常用函数3344.mp4│课时5：Pandas数据处理方法5926.mp4│课时6：Pandas核心操作2542.mp4│├─章节03：回归算法│课时7：机器学
globals_11de·2023-10-26 13:28

python机器学习：集成算法与随机森林（5）

集成算法与随机森林importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12import
HarryStudyPython_ing·2023-10-26 12:30

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

何提高分类模型的稳定性和准确性？在金融风控、医疗诊断或者社交媒体推荐等场景中，分类问题是常见的难题。但是，单一的分类模型（如SVM）在处理复杂或不均衡的数据集时可能会表现不佳。那么，有没有一种方法能够提高模型的稳定性和准确性呢？假设一家银行想要通过机器学习算法来提高信用卡欺诈检测的准确率。传统的SVM（支持向量机）虽然在某些情况下表现不错，但在面对复杂和不均衡的数据（如欺诈和非欺诈交易比例严重不平
Mr数据杨·2023-10-26 12:23

【Python机器学习】零基础掌握IsolationForest集成学习

如何有效地识别异常数据点？在日常工作和生活中，经常会遇到需要从大量数据中找出异常或者“不一样”的数据点的情况。比如在金融领域，怎样从数以百万计的交易记录中准确地找出可疑的欺诈交易？又或者在电商平台，如何从海量的商品评论中找出那些刷好评或刷差评的异常数据？有没有一种智能、高效的方式来解决这类问题呢？考虑一个电商平台，需要从大量的用户评论中找出刷单行为（即刷好评或刷差评）。传统的方式可能需要人工逐一审
Mr数据杨·2023-10-26 12:53

【Python机器学习】零基础掌握FeatureHasher特征提取

如何高效地处理海量特征数据？在大数据和机器学习的时代，处理海量的数据特征是一个常见但棘手的问题。特别是在文本分析、社交媒体挖掘或电子商务推荐系统中，数据维度经常会非常高。那么，如何在不损失太多信息的情况下，高效地处理这些高维数据呢？想象一下，一个社交媒体分析公司希望从数百万条微博、博客或评论中识别出具有营销价值的关键字。这些文本数据中含有大量的特征（关键字），直接进行分析将非常耗时和计算密集。一种
Mr数据杨·2023-10-26 10:09

《从青铜学到王者》Python机器学习工程师之 概述与数据的预处理 ,数据编码 01

每天妹子看一遍，天天学习学不厌系列文章目录第一章《从青铜学到王者》Python机器学习工程师之概述01文章目录每天妹子看一遍，天天学习学不厌系列文章目录机器学习概述什么是机器学习为什么需要机器学习机器学习的问题机器学习的种类机器学习的一般过程机器学习的典型应用机器学习的基本问题数据预处理均值移除
驭风少年君·2023-10-26 03:37

Python机器学习17——Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)

最近XGboost支持分位数回归了，我看了一下，就做了个小的代码案例。毕竟学术市场上做这种新颖的机器学习和传统统计学结合的方法还是不多，算的上创新，找个好数据集可以发论文。代码实现导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimport
阡之尘埃·2023-10-26 03:01

【Python机器学习】之 Linear 线性回归法

Linear线性回归算法  回归分析是一种预测性建模技术，主要用来研究因变量（yiy_iyi）和自变量（xix_ixi）之间关系，通常被用于预测分析、时间序列等。  线性回归（LinearRegression）是利用线性回归方程的最小二乘法对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的方法。  假设一个房价-房屋面积数据信息情况如下图蓝点，通过线性回归方法拟合得到房价-房屋面积之间的线性关系，从而进
大小宝·2023-10-26 02:21

2023年10月22日已更新 机器学习&深度学习千例 目录(已更新636篇)

10月促销价39.9(因为持续更新),python机器学习深度学习,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项目!!!
Hello NiKo·2023-10-23 16:14

【Python机器学习】零基础掌握LinearDiscriminantAnalysis判别分析

如何更精准地进行分类预测？在现实生活中，分类问题无处不在。例如在医疗领域，是否能准确区分患者患有某种疾病的风险至关重要。简单的逻辑回归或决策树算法虽然有用，但有时候需要更精细和强大的工具来解决更复杂的分类问题。假设医生希望根据患者的年龄、体重、身高和血糖四个指标来预测患者是否有高血压的风险。通常，这个问题可以通过收集历史数据来解决。年龄体重身高血糖是否高血压45851705.8是50901606.
Mr数据杨·2023-10-23 14:29

【Python机器学习】零基础掌握QuadraticDiscriminantAnalysis判别分析

如何准确地区分不同种类的水果？在日常生活中，人们经常面临需要区分不同种类物品的情况。以水果店为例，假设有一个水果店主希望通过水果的颜色、大小、重量和甜度等特征来自动区分出苹果、橙子和香蕉。解决思路：收集一些水果的样本数据，包括颜色、大小、重量和甜度等。使用这些数据来训练一个模型。用该模型来预测新进水果的种类。颜色大小重量甜度种类0.50.51507苹果0.60.61606苹果0.40.41408苹
Mr数据杨·2023-10-23 13:57

python机器学习包sklearn自带和生成数据集

sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。sklearn.datasets获取小数据集(本地加载)：datasets.load_xxx()获取大数据集(在线下载)：datasets.fetch_xxx()本地生成数据集(本地构造)：datasets.make_xxx()数据集介绍lo
qq_27390023·2023-10-22 09:55

【Python机器学习】sklearn.datasets回归任务数据集

为什么回归分析在数据科学中如此重要，而sklearn.datasets如何助力这一过程？回归分析是数据科学中不可或缺的一部分，用于预测或解释数值型目标变量（因变量）和一个或多个预测变量（自变量）之间的关系。sklearn.datasets模块提供了多种用于回归分析的数据集，这些数据集常用于学习和验证回归模型。文章目录数据集概览数据集使用和说明加州住房价格数据集糖尿病数据集Linnerud体育锻炼数
Mr数据杨·2023-10-22 09:52

Python机器学习入门指南

前言机器学习作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。一个经典的机器学习的定义是：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,a
金戈鐡馬·2023-10-22 08:43

python机器学习报错

昨天开始在课堂上学习机器学习，讲解了机器学习五剑客（画个重点）：[1]train_test_split[2]model[3]fit[4]predict[5]score通过这几个关键词了解到了机器学习的流程：从建立模型到训练评价的过程。并认识了鸢尾花数据集但在鸢尾花数据集的第一次测试就遇到一点小问题：虽然只是警告，不影响代码的运行。下面是报错的解决方法：1.重复多次报警告
干饭操作铁憨憨·2023-10-22 04:33

【Python机器学习】sklearn.datasets分类任务数据集

如何选择合适的数据集进行机器学习的分类任务？选择合适的数据集是进行任何机器学习项目的第一步，特别是分类任务。数据集是机器学习任务成功的基础。没有数据，最先进的算法也无从谈起。本文将专注于sklearn.datasets模块中用于分类任务的数据集。这些数据集覆盖了各种场景，从新闻分类到人脸识别，再到土地覆盖类型等。文章目录数据集预览数据集使用和说明20个新闻组数据集土地覆盖类型数据集KDDCup99
Mr数据杨·2023-10-21 23:43

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之
bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之
bug别找我·2023-10-21 18:17

【Python机器学习】sklearn.datasets样本生成操作

如何在没有真实数据的情况下，依然能够测试和优化机器学习模型？在机器学习的实验或研究中，有时候手头并没有合适的数据集进行模型训练和测试。这时候合成或模拟数据集就显得尤为重要。sklearn.datasets模块就是这样一个强大的工具，它提供了一系列函数，不仅可以用于生成各种类型的模拟数据，而且数据类型覆盖了从分类和回归到聚类和降维等多种机器学习任务。这样一来即使在没有真实数据的情况下，也能进行算法测
Mr数据杨·2023-10-21 13:23

【Python机器学习】sklearn.datasets其他通用函数

为什么了解Sklearn中的其他或通用数据集和函数这么重要？在数据科学和机器学习的世界里，数据是一切的基础。但获取和处理数据通常都是一项非常耗时和复杂的任务。这时，sklearn.datasets模块就显得尤为重要。除了为分类和回归任务提供数据集外，该模块还有一些“其他或通用”的数据集和函数，能帮助解决数据获取和处理的各种问题。文章目录数据集与函数概览使用说明`datasets.clear_dat
Mr数据杨·2023-10-21 10:35

es6（三）——常用es6（函数、数组、对象的扩展）

ES6的系列文章目录第一章Python机器学习入门之pandas的使用文章目录ES6的系列文章目录0、数值的扩展一、函数的扩展1、函数的默认值2、函数的reset参数二、数组的扩展1.将对象转成数组的Array.from
前端张三·2023-10-21 02:24

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之
bug别找我·2023-10-20 15:21

【Python机器学习】零基础掌握PLSCanonical交叉分解

如何在多变量数据分析中找到两组变量之间的关联性？在生活和工作中，人们经常会遇到需要分析两组变量关联性的问题。例如在医药研究中，研究人员可能需要探究药物成分（X变量）与治疗效果（Y变量）之间的关系。这样的问题在其他领域也同样常见，比如营销推广、股票预测等。解决这类问题的一个有效方法是使用偏最小二乘典型相关分析（PLS-Canonical）算法。该算法可以找到两组变量X和Y之间的最佳关联性，进而帮助研
Mr数据杨·2023-10-20 14:27

如何高效学习Python？Python入门 Python教程 Python电子书 Python学习路线

主要的岗位有这些：Python全栈开发工程师（10k-20K）Python运维开发工程师（15k-20K）Python高级开发工程师（15k-30K）Python大数据工程师（15K-30K）Python
小姐姐吖_6271·2023-10-20 13:02

Keil环境下用STM32汇编语言工程分析HEX文件内容

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
等流年·2023-10-20 04:48

快速入门python机器学习

文章目录机器学习概述1.1人工智能概述机器学习与人工智能、深度学习1.1.2机器学习、深度学习能做些什么1.2什么是机器学习1.2.1定义1.2.2解释1.2.3数据集构成1.3机器学习算法分类1.3.1总结1.3.2练习1.3.3机器学习算法分类1.4机器学习开发流程（了解）1.5学习框架和资料介绍1.5.1机器学习库与框架1.5.2书籍资料1.5.3提深内功（但不是必须）特征工程2.1数据集2
清风微泫·2023-10-19 21:40

【Python机器学习】零基础掌握PLSRegression交叉分解

有没有想过如何在复杂的数据集中找出有用的信息？在大数据时代，高维数据的处理成为了一项巨大的挑战。例如，想象一下在电商平台上，有大量关于用户行为、商品特性和交易历史的数据。如何从这些高维数据中提取有用的信息来优化推荐系统呢？假设一个电商平台希望通过用户行为和商品特性来预测销售额。传统的机器学习算法在面对多维特征时可能会遇到“维度灾难”，这就需要一种能有效处理高维数据的算法。这时PLSRegressi
Mr数据杨·2023-10-19 14:32

【Python机器学习】零基础掌握SpectralCoclustering聚类

否曾经面临过需要将大量信息或数据进行有意义分组的问题？在我们日常生活和工作中，经常会遇到需要将大量的信息或数据进行分类或分组的需求。比如说你是一名教育机构的数据分析师，每年都有大量的学生评价和课程反馈需要处理。想找到一个方式能够同时考虑到学生和课程的特性，进行更有效的分类。一种可能的解决方案是使用谱共聚类（SpectralCo-clustering）算法。这种算法不仅能够根据行信息（在这个例子中是
Mr数据杨·2023-10-19 11:47

【Python机器学习】零基础掌握DBSCAN聚类

是否能通过一种只能的分析工具解决城市交通拥堵的问题？想象一下，你正开车行驶在城市的街道上，但由于交通拥堵，几乎每走一步都要停下来，怎么有那么多车？有没有什么办法通过一些简单的操作来疏导交通？你可能会想：“这些交通瓶颈到底是怎么形成的？有没有办法解决它们？”交通拥堵不仅浪费时间，还增加了空气污染。一种有效的解决方案是通过数据分析来识别交通瓶颈，并据此进行道路改造或交通流量调整。通过收集和分析交通流量
Mr数据杨·2023-10-19 11:46

线性回归算法python_免费Python机器学习课程一：线性回归算法

最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。在本文中，我将逐步解释线性回归算法。想法和公式线性回归使用非常基本的预测思想。公式如下：Y=C+BX我们在学校都学过这个公式。提醒您，这是一条直线方程。在此，Y是因变量，B是斜率，C是截距。通常，对于线
weixin_39768695·2023-10-19 03:14

python线性回归模型预处理_Python机器学习算法：线性回归

作者|VagifAliyev编译|VK来源|TowardsDataScience线性回归可能是最常见的算法之一，线性回归是机器学习实践者必须知道的。这通常是初学者第一次接触的机器学习算法，了解它的操作方式对于更好地理解它至关重要。所以，简单地说，让我们来分解一下真正的问题：什么是线性回归？线性回归定义线性回归是一种有监督的学习算法，旨在采用线性方法来建模因变量和自变量之间的关系。换句话说，它的目标
weixin_39819327·2023-10-19 03:14

Python机器学习课程：线性回归算法

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。在本文中，我将逐步解释线性回归算法。想法和公式线性回归使用非常基本的预测思想。公式如下：Y=C+BX我们
pythonputao·2023-10-19 03:44

介绍机器学习中CatBoost工具的详细使用指南

最后，您将顺利掌握CatBoost并在Python机器学习方面取得卓越成就。推出CatBoostCatBo
TD程序员·2023-10-18 21:15

【Python机器学习】零基础掌握OPTICS聚类

你是否曾经困扰于这样的如何将相似的商品以最优的方式推荐给你的客户？假设你是一个电商网站的运营经理，有成千上万的商品和用户，但不知道如何有效地将相似的商品分组以便推荐。或者是一个环保组织的数据分析师，希望找出那些具有相似环境影响的地区。这些问题都需要一种可以自动“分组”或“聚类”的方法。聚类算法就是这样一种解决方案，而其中的一员名为OPTICS（OrderingPointsToIdentifythe
Mr数据杨·2023-10-18 08:53

掌握Python机器学习：空间模拟与时间预测的实战指南

了解全文点击:《掌握Python机器学习：空间模拟与时间预测的实战指南》文章目录一、机器学习原理与概述二、Python编译工具组合安装教程三、掌握Python语法及常见科学计算方法四、机器学习数据清洗五
zmjia111·2023-10-16 04:32

鸿蒙系统学习笔记

二、使用鸿蒙1.安装IDE2.使用鸿蒙IDE3.创建第一个项目总结目录提示：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
宇龙神·2023-10-16 03:58

Python 机器学习入门之牛顿法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法牛顿法系列文章目录前言一、牛顿法1.牛顿法简介2.基本原理总结前言上一篇文章里面说到了梯度下降法
bug别找我·2023-10-16 00:30

Python 机器学习入门之K近邻算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之
bug别找我·2023-10-16 00:30

Python 机器学习入门之逻辑回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归逻辑回归系列文章目录前言一、逻辑回归简介二
bug别找我·2023-10-16 00:54
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他