机器学习之路

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程
是一个Bug·2023-10-28 02:25

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

仅需10分钟：开启你的机器学习之路

选自freecodecamp作者：TirmidziFaizalAflahi机器之心编译机器学习之路虽漫漫无垠，但莘莘学子依然纷纷投入到机器学习的洪流中。如何更有效地开始机器学习呢？
Datawhale·2023-10-22 01:29

机器学习之路：基于pytorch实现完成的模型训练套路

小白的机器学习之路（五）引子假设model是你的PyTorch模型创建一个与模型结构一致的新实例加载保存的模型参数假设model是你的PyTorch模型简单的线性回归模型的算法实现，可视化引子当前交通大数据业务的需要
是一个Bug·2023-09-16 15:16

机器学习之路

原创：编程TWO编程小兔崽今天机器学习方法一检索能力最近有朋友问我是如何学习机器学习的，说最近机器学习、人工智能这些特别火，以后想走机器学习。有这个想法是特别好的，但是跟大家说，如果是因为机器学习工资高，最近特别火而想走机器学习，基本上是凉凉的、没戏。今天我把我这几个项目的演示过程分享给大家，让大家了解了解工智能，有一个大概的，什么是人工智能。我不建议大家刚刚学编程就去看机器学习的视频资料，有能力
编程小兔崽·2023-09-15 16:28

小白的机器学习之路（四）神经网络的初步认识：基于pytorch搭建自己的神经网络

小白的机器学习之路（四）引子神经网络的基本结构反向传播算法和激活函数优化器如何通过pytorch搭建自己的BPnetwork引子当前交通大数据业务的需要，需要承担一部分算法工作（数据处理），考虑到上次研究深度学习算法还是两年前
是一个Bug·2023-07-29 07:01

python svr回归_机器学习入门之机器学习之路：python支持向量机回归SVR 预测波士顿地区房价...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习之路：python支持向量机回归SVR预测波士顿地区房价，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
weixin_39755712·2023-06-09 11:08

如何开始机器学习

在开始机器学习之路前，我们首先谈谈何为技术。不是学了python就是走上了机器学习，不是学了Tensorfolw，caffe2就是开发者。
SakuraForever·2023-04-03 02:08

【机器学习之路】开山篇 | 机器学习介绍及其类别和概念阐述

机器学习之路系列（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2022.2.25）注释：文章会不定时更新补充文章目录前言一、机器学习概览1.1有监督学习和无监督学习1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3
计算机魔术师·2023-02-28 19:13

祭天

仅以此文开启我的小白机器学习之路对于想入门的同学来说，最有名的莫过于TensorFLow了，下面就所以说一下我如何配置1，python与anacoda，然后添加环境变量，注意anacoda添加的是\yourpath
xian_yu·2023-02-02 22:21

2021版 | 机器学习入门指南

这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
人工智能与算法学习·2023-02-01 20:16

python机器学习手写字体识别,机器学习之路： python 支持向量机 LinearSVC 手写字体识别...

使用python3学习sklearn中支持向量机api的使用可以来到我的git下载源代码：https://github.com/linyi0604/MachineLearning#导入手写字体加载器fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.pr
诗遥一妈·2023-01-10 15:38

l2正则化python_机器学习入门之机器学习之路： python线性回归 过拟合 L1与L2正则化...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习之路：python线性回归过拟合L1与L2正则化，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
weixin_39831705·2023-01-06 13:03

从0开始学习深度强化学习之深度学习和深度强化学习的区别之浅显理解

引文机器学习之路路阻且长，在我从本科到研究生期间也见过很多机器学习的算法，像很多都是CNN,ANN什么什么NN啥的。
脉动人生·2023-01-04 08:33

python识别虚假新闻的分类器_机器学习之路： python 朴素贝叶斯分类器 MultinomialNB 预测新闻类别...

1fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups2fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split3#导入文本特征向量转化模块4fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer5#导入朴素贝叶斯模型6fromsklearn.naive_bay
weixin_39807541·2022-12-19 23:40

python主成分分析法降维_机器学习之路：python 特征降维 主成分分析 PCA

1fromsklearn.svmimportLinearSVC2fromsklearn.metricsimportclassification_report3fromsklearn.decompositionimportPCA4importpandasaspd5importnumpyasnp6‘‘‘7主成分分析：8特征降低维度的方法。9提取主要特征成分，有关联的特征进行运算组合10丢弃不显著的特征
梨漾·2022-12-12 16:51

sklearn的机器学习之路：逻辑回归

1.基础概念sigmoid函数：处理二分类问题时，我们最后需要输出分类结果[0,1]，而回归得到的是一个(−∞,+∞)(−∞,+∞)的数，因此我们需要使用sigmoid函数。函数定义：其图像为：通过输入的x而转变成(0,1)的数，此处x应该为预测的值，即c0x0+c1x1+...+cnxnc0x0+c1x1+...+cnxn，因此上式可转变为f(x)=11+e−(c0x0+c1x1+...+cnx
Augus_Xu·2022-12-12 13:31

我的机器学习之路

重拾丢弃四年的课本，毅然考取交大研究生，回来继续深造，也算一个机遇，因为15年的时候大数据开始成为风口。来到交大，也可谓一波三折，最开始误打误撞进入无线网实验室，偏离了初衷，好在有换导师的机会，挑出这个坑，进入自然语言处理实验室，它是人工智能上的明珠，跌跌撞撞，在里面软磨硬泡半年有余，却始终不是滋味，于是再次鼓起勇气，跳出原来的圈子，进入机器学习的研究领域。研究生阶段虽然快要结束，但真正我在这一领
来自文家市的那个小孩·2022-12-11 17:10

python 多项式拟合 多特征值_机器学习之路：python 多项式特征生成PolynomialFeatures 欠拟合与过拟合...

分享一下线性回归中欠拟合和过拟合是怎么回事~为了解决欠拟合的情经常要提高线性的次数建立模型拟合曲线，次数过高会导致过拟合，次数不够会欠拟合。再建立高次函数时候，要利用多项式特征生成器生成训练数据。下面把整个流程展示一下模拟了一个预测蛋糕价格的从欠拟合到过拟合的过程git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning在做线性回归预测时候，为了提高模型的泛化
weixin_40008870·2022-12-10 08:07

程序员如何开启机器学习之路？我也遇到过这个问题

我曾是一名想进入AI行业的软件开发者。为了更快熟悉这里边的门道，我阅读了机器学习的书籍，浏览了不少帖子，还学习了Coursera上关于机器学习的课程。但是，但是，依然不知道如何开始…...你是否也有这样的经历呢？图片版权归PeterAlfredHess所有很多开发者都问我：我该如何开始学习机器学习？记不清有多少人问过这个问题了。鉴于此，我专门写了一篇文章来解答大家的疑惑。通过本文，你会知道：为什么
weixin_34409357·2022-12-09 17:51

pytorch 训练过程可视化

使用pythonTqdm进度条库让你的python进度可视化-pytorch中文网211024-Pytorch模型训练中显示进度条_专注机器学习之路-CSDN博客_pytorch训练进度条从keras转到
qq_40127191·2022-12-05 12:39

2015.2.8--记录我的机器学习之路--现代启发式算法之蚁群算法

蚁群算法对于经典的模型算法，已有太多前人为我们写下各种攻略，我就先整理下我在学习过程中查阅的并觉得讲解得不错的文章吧，之后再慢慢补充我自己反思之后的体会~---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
懒懒的兔斯基·2022-11-30 10:24

2015.2.7--记录我的机器学习之路--现代启发式算法之遗传算法

遗传算法对于经典的模型算法，已有太多前人为我们写下各种攻略，我就先整理下我在学习过程中查阅的并觉得讲解得不错的文章吧，之后再慢慢补充我自己反思之后的体会~---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
懒懒的兔斯基·2022-11-30 10:24

【机器学习之路】（转载）

作者主页：https://www.nowcoder.com/profile/210306401/myDiscussPost【我的机器学习入门之路（上）——传统机器学习】这篇博客主要记录了我自己的学习路线及相应的资料汇总。总时间跨度约为6个月，主要是利用了晚上的时间和周末的时间，每天坚持下来，日积月累，回过头来，可能会惊讶于自己的进步。对于一个机器学习的小白来说，往往不知道如何入门机器学习，毕竟机器
YYIverson·2022-11-26 13:36

＜阿瑶机器学习之路＞使用SNN对DEAP数据集进行情绪四分类

目录SNN基础知识讲解DEAP数据集介绍使用SNN搭建一维Resnet网络进行情绪分类尾言SNN基础知识讲解SpikingNeuralNetwork（脉冲神经网络，SNN）简介第一代神经网络（感知器），第二代神经网络（ANN）它们都是基于神经脉冲的发放频率进行编码，但是神经元的脉冲发放频率并不能完全捕获脉冲序列种包含的信息，因此第三代神经网络（SNN）登场了。第三代神经网络具有更强的生物可解释性的
七七鸭灬·2022-11-25 11:22

机器学习之路——KNN+交叉验证

KNN分类模型概念：简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-NearestNeighbor，KNN）k值的作用欧几里得距离(EuclideanDistance)如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制
qq_39623031·2022-11-24 12:42

机器学习之路--机器学习算法一览，应用建议与解决思路

作者:寒小阳时间:2016年1月。出处:http://www.lai18.com/content/2440126.html声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处1.引言提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之懒癌严重,导致这个系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是,按理说,机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写,详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之
abzs30820·2022-07-24 07:10

我的机器学习之路 第一关

一、初始机器学习1.什么是机器学习？使计算机像人一样，能够通过观察学习获得经验。2.机器学习的分类：监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统。3.监督学习（1）定义：给定计算机一定的规则参照，让其对数据进行分析，预测其输出，做出好的决策；（2）分类：回归问题（预测连续值输出）分类问题（预测离散值输出）理解：回归问题和分类问题的区别在于对预测结果类型的不同。例如房价的预测就是连续性的，就属于回归问
大梦想家林先生·2022-04-04 07:42

机器学习之路15

无监督学习没有目标值--->无监督学习。无监督学习的算法包括，PCA（降维）和K-Means聚类算法。K-Means聚类算法：算法的原理。聚类效果图算法的步骤：APIK—means算法的模型评估模型评估的API代码：
天天学习学习·2021-11-04 13:42

机器学习之路14

逻辑回归逻辑回归应用于二分类问题，例如：逻辑回归的原理输入逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果激活函数sigmoid函数：回归的结果输入到sigmoid函数当中输出的结果是一个在[0,1]当中的概率值，阈值默认为0.5（即大于0.5为是，小于0.5为否）损失机器优化在逻辑回归中，称之为对数拟然损失，公式如下：那么我们如何理解这个式子呢？可以看到，当hg(x)==1时，损失函数的值为0，当hg(x)
天天学习学习·2021-11-03 18:45

机器学习之路13

过拟合与欠拟合：比如，我们的数据训练的很好，并且误差也不大，那为什么在测试集上面有问题呢？就是因为可能出现了过拟合或者欠拟合。欠拟合其实是学习到的特征过少了，在测试上就会出现问题。过拟合学习的特征过多了，在测试时也可能会出现不准确的情况。具体分析深入认识过拟合与欠拟合：那是什么原因导致我们的模型变得复杂了呢？解决过拟合与欠拟合的方法正则化的类别L2正则化（更能常用，就是损失函数+惩罚项）：λ为惩罚
天天学习学习·2021-11-03 10:03

机器学习之路12

线性回归当要预测的目标值是连续型的数据时，这一问题被称为回归问题。线性回归是利用回归方程对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模的一种分析方式。只有一个自变量的情况成为单变量回归，多于一个自变量的情况叫多元回归。通用公式：那该怎么理解呢？我们来看几个小例子线性回归的特征与目标之间的关系分析：线性回归中的线性模型有两种，一是线性关系，二是非线性关系。线性模型是说，要么自变量是
天天学习学习·2021-11-02 16:12

机器学习之路10

决策树算法决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习的方法。一个小例子：利用决策树要进行高效的决策。就是寻找一个特征的先后顺序，用最少的分支（决策树的深度）来高效的确定最后所属的类别。所以这里就要先看年龄。再看一个例子：如果我们先看是否有房子，再看是否有工作，那么只需要看两个特征就能够判断出最后是否需要贷款。如果我们
天天学习学习·2021-11-01 10:24

机器学习之路7

sklearn转换器和估计器转换器之前特征工程的步骤：1实例化（实例化的是一个转换器类（Transformer））2调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用)所以，对于我们数据预处理的标准化当中：（x-mean）/stdfit_transform()fit()：是计算每一列的平均值transform()：（x-mean）/std进行最终转换预估器预估器是sklearn
天天学习学习·2021-10-29 19:30

机器学习之路5

特征降维降维：是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）的个数，得到一组“不相关”的主变量的过程。此处的降维是指降低特征的个数，降维的效果是特征与特征之间不相关。因为在进行训练的时候，我们都是使用特征在进行学习，如果特征本身存在问题或者特征之间相关性比较强，对于算法学习预测会影响较大。相关特征：如：相对湿度和降雨量。熬夜时常和身体健康情况等等降维的两种方式：特征选择主成分分析（可以理解成一种特征提
天天学习学习·2021-10-28 11:47

机器学习之路2

sklearn数据集首先安装sklearn：pipinstallScikit-learn在pycharm中导入sklearn：importsklearn可以使用sklearn.datasets.load_来导入规模较小的数据集，并且其返回值的类型是datasets.base.Bunch(字典格式)使用sklearn来加载鸢尾花的数据集#导入鸢尾花的数据集fromsklearn.datasetsim
天天学习学习·2021-10-22 18:51

一个移动开发者的机器学习之路(三)

这周干了啥呢？1.恩基本刷完了pythonmachinelearning。2.遇到一些小伙伴一起刷Kaggle，恩一起做instacart那道推荐算法题。3.对量化交易也产生了一些兴趣，买了个阿里云服务器来玩。4.买了周志华的机器学习。下周打算干点啥呢：1.吴恩达老师的视频继续学习。2.概率学习。3.量化交易的一些资料。4.继续每天坚持30分钟英语学习
HelloMLearning·2021-04-27 12:14

机器学习之路 The Road To Machine Learning

TheRoadtoMachineLearningTheRoadToMachineLearning吴恩达机器学习课程练习Exercise机器学习实战项目Project学习心得Note初学者的福音MachineLearning有趣的实践HaveAFunDataAndCode吴恩达机器学习课程练习Exerciseex1LinearRegressionex2LogisticRegressionex3Mul
Real&Love·2021-03-11 14:22

机器学习实战二：波士顿房价预测 Boston Housing

是生存预测，其实本质上是一个分类问题，就是根据数据分为1或为0，这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值，当然这也是一个非常经典的机器学习案例Bostonhousing如果想了解更多的知识，可以去我的机器学习之路
Real&Love·2021-01-27 21:13

快上车！体验机器学习的速度与激情

和小编一起感受体验硬核机器学习之路吧！为了让开发者更有参与感、更能体验到技术背后的社会价值，AWS还举办了「AWSHackathonOnline2020」，希望可以借助人
芒果果·2020-10-09 12:24

数据与广告系列十：开启机器学习之路

作者|黄崇远（题图：pixabay.com，CCO协议）公号，数据虫巢(ID:blogchong)01写在之前上一篇《数据与广告系列九：有意思的本地化广告》时间是7月30号，刚好隔了一个月，哈哈，这不算断更，正常的更新节奏啦（公众号：数据虫巢）。不知不觉中《数据与广告系列》已经更到了第十篇了，以均篇5000的字数来看，也有5万多字了。在最近的一年多时间里，突然发现散篇写的相对偏少些了，不知不觉中自
数据虫巢·2020-09-17 07:14

转载——Regression Tree 回归树

因此，对决策树的学习，是机器学习之路必不可少的一
远方与你·2020-09-15 17:48

win10没有C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI目录解决办法

查了老半天，真蠢啊欢迎访问我的个人博客：机器学习之路
乌拉队长·2020-09-12 22:37

小白的机器学习之路(1)---Kaggle竞赛：泰坦尼克之灾(Titanic Machine Learning from Disaster)

我是目录前言数据导入可视化分析PclassSexAgeSibSpParchFareCabinEmbarked特征提取TitleFamilySizeCompanionAgebandDeckEmbarked&Fare建模前言本文以kaggle竞赛中经典的入门案例–泰坦尼克之灾（TitanicMachineLearningfromDisaster）为例，直接上手实战。推荐一篇路易斯安那州立大学的作业报告
小郑同学爱学习·2020-08-24 05:06

html两个div浮动后下一个div怎么换行的问题

欢迎访问我的个人博客：机器学习之路刚开始学习网页前端，不懂得问题挺多，总在网上查找相关知识点，但是东西一旦多了就特别难记全了，今天又查东西突然发现别人都是查完以后把东西写一遍文章记下来方便自己也方便后来的新人所以写了这篇稿子
乌拉队长·2020-08-20 23:16

可视化神器Seaborn的超全介绍

作者：HuangweiAI来源：Python与机器学习之路基本信息Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。
IT农民工1·2020-08-20 08:05

你应该掌握的 7 种回归模型！

个人网站：红色石头的机器学习之路CSDN博客：红色石头的专栏知乎：红色石头微博：RedstoneWill的微博GitHub：RedstoneWill的GitHub微信公众号：AI有道（ID：redstonewill
红色石头Will·2020-08-19 19:41

机器学习之路：决策树

决策树（decisiontree）数据DataComputerBuys.csv影响“是否买电脑”的因素有：年龄（age）：middle_aged，senior，youth收入（income）：high，low，medium是否是学生（student）：no，yes信用评级（credit_rating）：excellent，fair数据预处理：导包（python3.X）#-*-coding:utf-
~迷弟·2020-08-17 03:02

【十七】机器学习之路——决策树剪枝（3）

[本文内容参考周志华《机器学习》]  前两篇博客分别介绍了决策树的概念【十五】机器学习之路——决策树（1）和决策树的三种算法【十六】机器学习之路——决策树算法（2），今天讲一下决策树的剪枝。  
Easy_ray·2020-08-17 00:31

斯坦福CS231n项目实战（四）：浅层神经网络

我的网站：红色石头的机器学习之路我的CSDN：红色石头的专栏我的知乎：红色石头我的微博：RedstoneWill的微博我的GitHub：RedstoneWill的GitHub我的微信公众号：红色石头的机器学习之路
红色石头Will·2020-08-16 08:39
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