啃书-机器学习实战

随笔2018.3.8

继续啃书！钻进去了就不难了！
意义的简书·2023-10-05 07:17

《机器学习实战》学习记录-ch2

PS:个人笔记，建议不看原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml22.1数据获取importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\cyan\Desktop\AI\ML\handson-ml2\datasets\housing\housing.csv")data.head()data.info()RangeIndex:2
Cyan青·2023-10-04 22:23

【社区图书馆】【图书活动第四期】

目录一、前言二、作者简介三、《PyTorch高级机器学习实战》内容简介四、书目录一、前言今天，偶尔逛到csdn社区图书馆，看到有活动“【图书活动第四期】来一起写书评领实体奖牌+红包+电子勋章吧！”
逆境清醒·2023-10-04 21:44

送书 | 教你下载B站指定视频

我是啃书君！不知道大家有没有下载自己喜欢的视频的习惯，反正我就有。
敲代码的灰太狼·2023-10-03 17:15

纯干货-手把手优化神经网络—MNIST数字识别进阶

这一章我们把前两章介绍的优化方法应用在我们的训练模型V1上（参考机器学习实战—MNIST手写体数字识别），看看如何使用简单的单隐藏层全连接神经网络提高准确率。话不多说直接开干。
RunningSucks·2023-10-01 10:07

《猫》读后感

啃书不多的我看第1遍《猫》的时候，特别费劲根本就看不懂，我集中精力又倒退回去从头到尾认认真真的看的时候，我完全被钱钟书的文笔所迷惑，写的妙写的趣。文中以李太太为主描述了她的丈夫与朋友之间的微妙
默芝斓曦·2023-09-30 06:42

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章 分类 学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。
hirolin·2023-09-29 16:56

人间四月

午后一茶一书，老友赏我两小时啃书，晚上谈谈今年规划。续杯时窗外孩童
行走山南·2023-09-29 14:48

无题

啃书，背书，抄书，反复循环。但我们清楚知道，如不能承受读书的苦，便要承受起起早贪黑卖苦力，为温饱奔波的苦，而这种苦比读书苦一千倍，一苦就是一辈子。
永远的恋人_8a3c·2023-09-29 00:05

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（4）：相关性分析（附源码和实现效果）

实现功能计算各特征与目标变量之间的相关性。相关性越高的特征越重要。实现代码importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(return_X_y=True)df=pd.DataFrame(X,columns=range(30))
数据杂坛·2023-09-28 03:01

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（5）：递归特征消除（附源码和实现效果）

实现功能递归地删除特征并查看它如何影响模型性能。删除时会导致更大下降的特征更重要。实现代码fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.feature_selectionimportRFEimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmat
数据杂坛·2023-09-28 03:57

【文科生带你读JavaScript数据结构与算法】1. 双向链表与LRU缓存算法原理与实现（上）

这么些年来确实重学N遍了，但这次和winter大神《重学前端》里讲的“重学”概念比较接近了，对自己来说应该会有比较明显的学习效果），和优秀的前辈一起交流学习果然能极速提升自己的思维水平和认知格局，比起自己一个人闷头啃书或者刷视频来的高效多了
Koen_Lee·2023-09-27 21:04

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)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·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)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·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor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·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)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·2023-09-26 09:45

(二十)Seaborn知识学习7-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-141.绘制数据网格2.用FacetGrid子集数据3.用PairGridandpairplot()绘制成对的关系课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪学习参考链接
努力奋斗的durian·2023-09-26 01:58

为避免尬聊，我竟爬取了两千多张斗图

大家好，我是啃书君。前几天和女神聊天的时候实在是太尬了，因为没有足够的斗图表情包，整个聊天的气氛都带动不起来，所以抑郁不得志！
小志Codings·2023-09-26 00:36

CSAPP：datalab

最近在看《深入理解计算机系统》，圣经确实是圣经，比我在学校理解计算机系统直接多了，简直没白看，真是可惜不早点知道有这本书，现在是赶鸭子般的啃书。
Gavinjou大笨象·2023-09-25 22:23

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（3）：迭代删除法：Leave-one-out（附源码和实现效果）

实现功能迭代地每次删除一个特征并评估准确性实现代码fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_
数据杂坛·2023-09-25 18:35

机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归

实战项目两个问题如下：1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据（多分类问题）进行预测，可以直接使用sklearn中的LR方法，并尝试使用不同的参数，包括正则化的方法，正则项系数，求解优化器，以及将二分类模型转化为多分类模型的方法。answer1:1earlystopping2数据集扩散3正则化(1)earlystopping对模型进行训练的过程即是对模型
strive鱼·2023-09-25 10:24

“中国式”医考，今天你是“过儿”吗？

有的人花了好几个月休假宅在家天天啃书，天天刷题；也有的人都考了7到8年，依然没考过；当然，有些天才学霸，骨骼惊奇是百年难得一见的练武
牙医大飞侠·2023-09-24 07:47

（原创）陪孩子读《我们的身体》（读万卷书 行万里路365——53——11） - 草稿

外面天寒地冻，此刻最好的事情，就是蜷缩在家里，陪着孩子一起啃书。形象生动的插画《可爱的身体》这部书一共八本，作者是日本著名儿童科学类作家七尾纯、长谷川知子、小林雅子、冈边理香，由日本人猿渡静子翻译。
月华_4d95·2023-09-24 06:16

python关联规则apriori算法_python实现关联规则分析Apriori算法

本节代码参考了《机器学习实战》第十一章中的代码，也参考了R语言的arules包，该包没有实现一对多的规则，因此，在以上基础上进行了改进，包括实现剪枝步，规则生成(一对一，一对多，多
weixin_39949584·2023-09-24 03:54

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（2）：内置特征重要性（附源码和实现效果）

实现功能一些模型，如线性回归和随机森林，可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。实现代码fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(r
数据杂坛·2023-09-23 21:28

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（1）：排列重要性（附源码和实现效果）

实现功能排列重要性PermutationImportance：该方法会随机排列每个特征的值，然后监控模型性能下降的程度。如果获得了更大的下降意味着特征更重要实现代码fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.inspectionimpo
数据杂坛·2023-09-23 21:28

微服务学习归纳

写在最前照例唠几句，从《代码整洁之道》就认识了Martin，也拜读他的博客，从他提起微服务就一直挺有兴趣，没能抽出时间来实战写一个练手项目，今年开年后终于各种杂事都告一段落，开始慢慢啃书啃博文就商城题材写一个项目
LucasPoint2·2023-09-23 16:10

《机器学习实战》笔记

《机器学习实战》笔记一：K近邻KNNK近邻算法概述：工作原理，一般流程；KNN示例：加载数据，分析数据，数据归一化，定义KNN算法，划分数据集，训练测试，使用算法构建完整可用系统；《机器学习实战》笔记二
你欲何为R·2023-09-23 14:09

学习笔记（一）k-近邻算法（KNN）

《机器学习实战》学习笔记（一）k-近邻算法（KNN）文章目录《机器学习实战》学习笔记（一）k-近邻算法（KNN）原理k-近邻算法的一般流程k-近邻算法python实现小结终于找到《机器学习实战》这本书了
小小月牙·2023-09-23 13:59

机器学习实战KNN部分代码改写

首先创建测试样例defcreateData():group=array([[1.1,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labels原书核心代码defclassify(inX,dataset,labels,k):datasetsize=dataset.shape[0]diffmat=tile(inX,(
南晨Inc·2023-09-20 23:49

戒掉坏习惯

在蜗牛读书中，看到了《戒掉坏习惯》古川武士，啃书中。读书笔记《如何戒掉坏习惯》日古川武士4月9日读书内容页码P1——5页摘录内容回想起自己以往做事喜欢半途而废的人。
预见喜欢的叶小姐·2023-09-20 22:01

机器学习实战【房价预测问题】（附python代码）

题记：今天记录一篇错误代码（暂未找到错误原因），网上的教程对于房价预测问题的套路都差不多于是参照了其中一篇，完成了几乎一样的代码，但是首先是k折交叉验证的问题，其次是预测结果问题。更新：重新手敲了一遍代码发现还是有问题，于是有猜测肯定因为自己的惯性思维导致的问题，自己可能很难发现了，所以找了一份网上的代码直接复制发现能跑，又校对好几遍最终发现原来问题在交叉验证上。可恶啊~问题：rmse出现nan的
百无一用是书生_helloworld·2023-09-20 13:09

机器学习实战【泰坦尼克号沉船预测】（附python代码）

题记：第一个手写的机器学习的项目实战选择了经典的kaggle竞赛题目：泰坦尼克号沉船预测。典型的回归问题，希望在此过程中熟练掌握机器学习的基本流程，数据预处理与特征选择的思路。同类型经典赛题：阿里云天池大赛的工业蒸汽量预测问题。Pycharm和jupyter的选择问题：kaggle在线训练平台提供的是类似于jupyter的接口，方便直观的看到数据的流动，但是结构性和逻辑性不足。而Pycharm通过
百无一用是书生_helloworld·2023-09-20 13:39

机器学习实战-朴素贝叶斯分类算法

1、背景我们其实无时无刻不在使用朴素贝叶斯分类算法，只是没有觉察到而已。比如在晚上走在灯光暗淡的路上，前面出现一个人影。可能是男/女的概率分别是50%。但假如能看出其头发为长发时，你可能会猜这个人是女生的概率为90%。这就是朴素贝叶斯算法的简单应用。2、贝叶斯概率公式（1）条件概率：条件概率由以上文氏图来理解条件概率的定义：就是指在B事件发生的情况下，事件A发生的概率，表示为P(A|B)，由图得出
笨笨的简书·2023-09-20 10:36

2021-10-24

也在参加读书打卡的活动中，开始越来越喜欢啃书的感觉。从最开始想要几次放弃塔勒布的《反脆弱》到现在每天都喜滋滋的享受着虽然还是很多不懂，但仍然读的有滋有味的状态。且
火龙果_cd00·2023-09-20 08:21

自律

自律的早晨是晨跑、精致早餐、精致妆容、准时出门上班；自律的晚上是撸铁、夜跑、无休止的啃书充电；自律的员工是完美的进度计划、无限的PDCA、无拖延的Deadline；自律的学生是各种选修课、看不懂的实验、
04x501·2023-09-19 21:41

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化LightGBM回归模型(LGBMRegressor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·2023-09-19 11:14

机器学习实战--线性回归建模

image本文将用“泰坦尼克船员获救预测”这一案例展示一下使用线性回归建模的流程。1.数据理解首先导入原始的数据并展示数据的前5行，大致了解一下数据的情况。原始数据中分别有以下几列信息：PassengerId、Survived、pclass、Name、Sex、Age、SibSp、Parch、Ticket、Fare、Cabin、Embarked。其中Survived表示是否存活也就是本次建模的目标变
PM见闻·2023-09-18 21:42

(三)算法推导与案例-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪1.现在说的很火的深度学习是什么?
努力奋斗的durian·2023-09-18 16:24

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor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·2023-09-18 11:03

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化随机森林分类模型(RandomForestClassifier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·2023-09-18 11:03

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化LightGBM分类模型(LGBMClassifier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·2023-09-18 11:28

vipjr语文怎么样，小学语文有必要补课吗？

按家长们的经验来说，语文一直是最好“糊弄”的科目，不管平日有没有下苦功夫，临时抱佛脚啃书，再背几篇作文模板，都能考个差不多的成绩。但是，这一切，都是在扼杀孩子的语文读写能力。
夏七哥哥yl·2023-09-18 02:50

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化Catboost回归模型(CatBoostRegressor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·2023-09-18 02:46

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化Catboost分类模型(CatBoostClassifier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·2023-09-18 02:15

D24：2021-09-08

看到她每天除了接送孩子就是拼命啃书，一直在考公务员的路上坚持，而我却走在一条似乎没有希望的转行之路上。
默默大叔1996·2023-09-17 06:33

机器学习实战-决策树

决策树(DecisionTree)优点：计算复杂度不高对中间缺失值不敏感可以处理不相关数据缺点：容易过拟合决策树算法主要有3个步骤:1.特征选择；2.构造决策树；3.决策树剪枝构造决策树构造过程需要解决以下几个问题：1.哪个特征在分类时起决定作用2.某个分支下数据属于同一类型，则无需划分，否则继续重复划分这一步骤3.而划分子集的算法是相同的，只要一直递归，直到同一数据类型的数据在一个子集内即可可以
投篮手型差·2023-09-16 21:34

机器学习实战内容

第一部分分类第一章机器学习基础(代码)熟悉Python即可。开发机器学习应用程序步骤收集数据制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSS反馈或者API中得到数据、设备发送过来的实测数据等.准备输入数据必须确保数据格式符合要求.分析输入数据最简单的方法是用文本编辑器打开数据文件，查看得到的数据是否为空值.还可以进一步浏览数据，分析是否可以识别出模式.数据中是否存在明显的异常值.通过一维、二维、三维展示数据
除了学习什么都不gan·2023-09-16 12:20

强化学习实践

【莫烦Python】机械手臂从零开始(机器学习实战强化学习)_哔哩哔哩_bilibili
笑傲江湖2023·2023-09-15 16:23

Python机器学习实战-建立Gradient Boosting模型预测肾脏疾病（附源码和实现效果）

实现功能建立GradientBoosting模型预测肾脏疾病实现代码importpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")pd.set_option('display.max_columns',26)#==========================读取数据=================================
数据杂坛·2023-09-13 21:00
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