机器学习入门

机器学习入门案例（3）之使用决策树预测是否适合打网球

大家好，我是邵奈一，一个不务正业的程序猿、正儿八经的斜杠青年。1、世人称我为：被代码耽误的诗人、没天赋的书法家、五音不全的歌手、专业跑龙套演员、不合格的运动员…2、这几年，我整理了很多IT技术相关的教程给大家，爱生活、爱分享。3、如果您觉得文章有用，请收藏，转发，评论，并关注我，谢谢！博客导航跳转（请收藏）：邵奈一的技术博客导航|公众号|微信|CSDN|掘金|51CTO|简书|微博|教程目录0x0
邵奈一·2023-11-15 23:30

程序员的机器学习入门笔记（九）：人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。Ø基于
铁猴·2023-11-15 13:33

【机器学习基础】机器学习的基本术语

后面的内容会越来越有意思~往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）本期内容：介绍一下机器学习的一些基本术语，其实术语有很多，这里只枚举其中一些比较常用的，另外的一些等讲到相应的知识点的时候再讲
为梦而生~·2023-11-14 13:33

【机器学习基础】机器学习入门（1）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~专栏介绍：本专栏的第一篇文章，当然要介绍一下了~来说一下这个专栏的开设动机和主要内容⭐️作为人工智能专业的学生，我老早之前就想要记录一下人工智能的学习，但是由于太忙一直没时间（现在也很忙），现在正好各种课要结课并且有各种课程设计，借着这次机会开一个专栏，后面可能也没时间了。⭐️内容安排：这个专栏主要讲解机器学习
为梦而生~·2023-11-14 13:02

【机器学习基础】机器学习入门（2）

后面的内容会越来越有意思~往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）本期内容：再次大致介绍一下机器学习文章目录分类和回归来一个小测验监督学习和无监督学习这篇文章来说一下机器学习具体可以做哪些工作分类和回归机器学习任务大致分为分类和回归
为梦而生~·2023-11-14 13:49

【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

机器学习入门书籍推荐

1.机器学习首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。如果你之前真的没有接触过任何关于机器学习的知识，那么这本书大概可以作为你第一本入门书。这本书对理论的讲解并没有很深入，但是通过举例子可以让人很容易理解每一个算法。对于初学机器学习的小白，西瓜书里面的公式强烈不建议深究，简单过一下即可，等你学得有点飘的时候再回
今天也在认真分享·2023-11-08 11:32

Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学

机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例：[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]数据库的示例：CarnameColorAgeSpeedAutoPassBMWred5
小万哥丶·2023-11-08 01:10

2、TensorFlow训练MNIST

//www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html1、数据准备：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/MNIST机器学习入门这个教程的目标读者是对机器学习和
aiyiguan4623·2023-11-07 03:35

1、机器学习入门

一、什么是机器学习？机器学习是人工智能（AI）的一部分，研究如何让计算机从数据学习某种规律；机器学习并不是人工智能的全部，也不等同于人工智能；人工智能>机器学习>深度学习；人工智能范畴.png备注：手工创建的规则，属于AI，不属于ML；二、机器学习VS数据挖掘VS大数据机器学习VS大数据.png三、理解机器学习通过计算机程序根据数据去优化一个评价指标；自动的从数据发现规律，使用这些规律作出预测；根
波罗的海de夏天·2023-11-06 19:17

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

机器学习入门-sklearn数据集

1.scikit-learn数据集API介绍sklearn.datasets加载获取流行数据集datasets.load_*()获取小规模数据集，数据包含在datasets里datasets.fetch_*(data_home=None)*获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录，默认是~/scikit_learn_data/2.sklearn
橘子小小甘·2023-11-05 13:47

【推荐】机器学习入门到进阶学习路线图

作者：龙心尘&&寒小阳原文：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50749614http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/507594721.引言也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条
我淮·2023-11-03 11:39

AIOPS学习资源

时间序列分析-B站时间序列分析的基础、原理、算法和应用-知乎时间序列数据分析101-(1)一份全面详尽的时间序列入门教程-知乎-推荐图解72个机器学习基础知识点-推荐机器学习入门与核心概念-B站机器学习
MrUncle德鲁·2023-11-02 22:04

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

机器学习入门(一)通过KNN算法来实现人群分类(Python)

前言（一些瞎感慨，可以不用看）机器学习这门技术，已经听到多次可以说并不陌生。也知道他是从事数据科学工作的一个入门。虽然一直心向往之，却没有进行学习。这却与我的性格原因有很大的关系。我是有一些完美主义情节的。所以就像儿时在开学之际，用积攒一冬的压岁钱买了梦寐以求的拼装。虽然满怀激动，爱不释手。但是不敢轻易的打开包装，一是担心自己没有准备好，又害怕没有仔细阅读好说明书，如果此时再有其他事情的打扰不免让
达达爱吃肉·2023-10-31 20:13

【机器学习入门笔记】第五篇-KNN算法

以facebook案例来学习KNN算法1.读取数据，有29118021rows×6columnsimportpandasaspddata=pd.read_csv("train.csv")data运行结果：2.数据太多对数据筛选一下#1）缩小数据范围#22&y1.0")#2)处理时间特征time_value=pd.to_datetime(data["time"],unit="s")date=pd.D
细细东风能找到好工作·2023-10-31 20:37

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机器学习入门之
hyhrosewind·2023-10-31 10:20

少走十八年弯路，一文速通机器学习入门

少走十八年弯路，一文速通机器学习入门一篇更适合新手宝宝的AI入门攻略前言从理论课到自己找代码实践和复现论文，摸索了大概一年的时间，最大的感触是理论对接不上代码。
Ryuuuuko·2023-10-29 22:45

机器学习入门（十四）——决策树（3）

上一篇介绍了决策树中涉及的各分类依据指标的概念，信息增益、信息增益率和基尼系数。在构建树模型时选择的分类指标不同，就有不同的决策树构建方法，如本篇将要介绍的最经典决策树构建法：ID3和C4.51.0ID3算法1.1算法简介ID3算法是基于“信息增益”的一种决策树构建算法，用于对离散变量进行分类。算法的本质就是通过计算每个特征的信息增益，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，递归地构建决策树。I
yyoung0510·2023-10-29 07:22

【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

机器学习入门笔记二 pandas高级操作

这篇主要介绍一些我觉得常用的一些高级用法，主要包括groupby操作，apply，map操作，pivot_table操作，时间序列操作和字符串操作。groupby核心：不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-co
一只当归·2023-10-26 20:35

iOS Core ML 机器学习入门

前言机器学习的分类：有监督学习准确但是比较费时间给机器一个对应关系（训练数据）比如告诉它手机是什么（给训练的数据贴标签label）input然后通过训练后输出output无监督学习不是特别准备不需要给对应的数据关系只需要给它一堆数据让它自己去做训练，最后分辨出哪些是一类，哪些不是一类。开始构建代码准备控制器获取手机拍摄的图片classViewController:UIViewController{
七里田间的守望者·2023-10-26 12:53

tensorflow1.X学习（一）MNIST机器学习入门：问题多多与激情满满

第一章开篇第一句“MNIST手写字符识别”是机器学习里的“HelloWorld”，学完了这一章后，表示确实跟只学会打印“HelloWorld”一样，保持在只会抄一下，而且那句机器学习入门，让我又看了一眼书的标题是深度学习
Zach_菠萝侠·2023-10-23 13:28

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

机器学习入门五（随机森林模型数据分类及回归）

目录前言一、随机森林模型简介二、随机森林模型数据分类。2.1简单阐述一下训练和测试数据2.2创建模型并训练2.3获取每个特征的重要性并可视化2.4分析决策树的数量对模型精确程度的影响2.5网格搜索确定最佳参数三、随机森林模型回归3.1波士顿房价数据集简介3.2数据回归3.3特征重要性可视化3.4网格搜索确定最佳参数总结前言本文主要介绍随机森林模型，以及随机森林模型在分类任务和回归任务中的应用，这次
朱笨笨·2023-10-21 04:55

机器学习入门____5.集成学习算法与随机森林

集成学习算法集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。常见集成方法Bagging百度百科的解释：1.给定一个弱学习算法,和一个训练集;2.单个弱学习算法准确率不高;3.将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票;4.最后结果准确率将得到提高.简单的理解就是同一种算
黑豪·2023-10-21 04:53

27 机器学习入门篇2 3-算法：随机森林与集成算法

1-集成算法-随机森林2-特征重要性衡量3-提升模型4-堆叠模型已看完:::::::::::::::::
啊六六六·2023-10-21 04:52

【机器学习入门笔记】第八篇-随机森林

使用泰坦尼克数据，用sklearn决策树和随机森林进行预测比对1.决策树（准确率：0.7811550）#1)获取数据importpandasaspddata=pd.read_csv("titanic.csv")#2)准备好特征值目标值x=data[["pclass","age","sex"]]y=data["survived"]#3)数据处理#缺失值处理x["age"].fillna(x["age
细细东风能找到好工作·2023-10-21 04:22

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

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

【Machine Learning】01-Supervised learning

01-Supervisedlearning1.机器学习入门1.1WhatisMachineLearning?
MikeBennington·2023-10-19 14:52

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

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：**给损失函数后面加一个惩罚项，这个惩罚项与权重有关，在优化损失函数降低损失值得同时还可以减小特征对应的权重。L1正则化：岭回归就是带L2正则化的线性回归案例：使用岭回归对波士顿放假预测
【 变强大 】·2023-10-15 05:37

es6（三）—— set（集合） 和map的使用

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的系列文章目录一、set（集合）0.定义1.基本使用2.常用方法（1）代码（2）效果（3）遍历二、map0.定义1.基本使用
前端张三·2023-10-14 15:57

NodeMcu arduino ESP8266 使用WIFIManager 库

WiFiManager库使用说明提示：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
闰土小蒋·2023-10-13 19:05

27 机器学习入门篇2 5-算法：贝叶斯算法

1-贝叶斯算法概述2-贝叶斯推导实例3-贝叶斯拼写纠错实例4-垃圾邮件过滤实例5-贝叶斯实现拼写检查器已看完::::::::::::::
啊六六六·2023-10-13 06:08

机器学习入门3 - 了解K-means

我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。
茶桁·2023-10-12 07:14

机器学习入门2 - 理解特征和向量

文章目录机器学习初探特征和向量机器学习的通用框架梯度下降Hi,你好。我是茶桁。上一节课，咱们用一个案例引入了机器学习的话题，并跟大家讲了一下「动态规划」。那这节课，我们要真正进入机器学习。机器学习初探在正式开始之前，我们来想这样一个问题：我为什么要先讲解「动态规划」，然后再引入机器学习呢？原因其实是这样：曾经有一度时间，差不多一九七几年开始，大概有三十四年，动态规划其实可以变成图和树的问题。计算机
茶桁·2023-10-12 07:44

Vue总结的知识点

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
weixin_49881997·2023-10-10 12:27

ubuntu20.04安装apollo6.0

apollo学习提示：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
独角戏cy·2023-10-09 03:24

机器学习入门（六）——特征工程（上）

1.0whatis特征工程？关于特征工程比较官方的定义为：特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。下面讲讲个人理解：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。”这句话在机器学习领域内流传非常广泛。实施上，对于所有基于信息的分析类工作，数据本身决定着分析的结果。前些年大谈特谈的“数据质量”、“Garbagein,garbageout
yyoung0510·2023-10-08 01:02

Python 机器学习入门之线性回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归线性回归系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降总结前言最近在上机器学习的课程
bug别找我·2023-10-07 10:19

python机器学习之梯度下降法

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梯度下降法系列文章目录前言一、梯度下降法1.梯度下降法简介2.基本原理梯度下降函数效果展示前言上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解
bug别找我·2023-10-07 10:17
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