机器学习实战+西瓜书

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前，对课程的要点进行简单预习。本文中提到的一些概念，大多是老师课上会重点讲的、考试要考的。此外，在进行复习时也可以通过这些概念引入，从而去更深入理解一些模型原理。前置基础知识
_hermit:·2024-01-19 02:45

吃瓜教程Task1：概览西瓜书+南瓜书第1、2章

由于本人之前已经学习过西瓜书，本次学习主要是对以往知识的查漏补缺，因此本博客记录了在学习西瓜书中容易混淆的点以及学习过程中的难点。
卡拉比丘流形·2024-01-18 05:45

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）

机器学习——python训练决策树模型实战目录机器学习——python训练决策树模型实战机器学习实战目录训练一个决策树模型需要经过以下步骤：1.下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.
苏苏不是叔·2024-01-18 01:30

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

机器学习强烈推荐书本：《机器学习实战PDF》下载

很好的一本机器学习练手书本，本人一个月搞定，强烈推荐：链接:https://pan.baidu.com/s/18iIlZvbYVCVu3z44C5WLKw提取码:k9yq
e6c903a1f69a·2024-01-17 14:47

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

数据分析书籍推荐入门读物深入浅出数据分析啤酒与尿布数据之美数学之美数据分析ScipyandNumpyPythonforDataAnalysisBadDataHandbook集体智慧编程MachineLearninginAction机器学习实战
uncle_ll·2024-01-17 05:22

《21天晋级大数据实战营》小结汇总

【DAY17】轻松探索数据背后的价值-数据湖探索实验小结点击查看【DAY15】让数据产生价值--数据仓库服务实验小结点击查看【DAY14】机器学习实战-销售预测实验小结点击查看【DAY13】车联网应用之轨迹分析实验小结点击查看
技术火炬手·2024-01-16 12:48

Python实现滚动回归模型(RollingOLS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·2024-01-16 11:00

Python实现对角但非同一性协方差结构回归模型(WLS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·2024-01-16 11:30

Python实现分位数回归模型(quantreg算法)项目实战

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胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS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·2024-01-16 11:55

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。选取与未知样本距离最近的k个样本。对于分类问题，根据这k个样本的标签进行投票或权重计算，确定未知
smile-yan·2024-01-14 11:37

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记一、学习目标第三章将从分类的角度来进行学习，并且引入很多对于检验分类效果的性能指标。
Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

西瓜书第六章课后习题

6.1试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。画了个图在纸上进行了证明，感觉这样自会通俗易懂些。6.2试使用LIBSVM，在西瓜数据集3.0α上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。导入相应的包主体函数：设置参数，输出。数据特征可视化输出结果以及数据特征可视化最终结果如下图结果表明，使用线性核和高斯训练核的支持向量实际是一样的(两条线重合)，且数量相同
lammmya·2024-01-12 11:52

机器学习西瓜书笔记1

第一章机器学习之绪论目录第一章机器学习之绪论一、引言二、基本术语三、假设空间四、归纳偏好五、发展历程一、引言机器学习就是致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。Mitchell给出了更形式化的定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。二、基本术语收集一组西瓜数据，(色泽=青
糊了胡·2024-01-11 06:54

西瓜书读书笔记整理（九） —— 第九章 聚类

第九章聚类9.1聚类算法概述9.1.1什么是聚类算法9.1.2聚类算法分类9.1.3聚类任务9.2性能度量（ClusterEvaluation）9.2.1外部指标（externalindex）9.2.2内部指数（internalindex）9.3距离度量（DistanceMeasures）9.3.1距离度量的性质9.3.2常见的几种距离的计算公式9.4原型聚类（prototype-basedclu
smile-yan·2024-01-11 06:56

西瓜书*南瓜书*机器学习*周志华*第一章*学习小结

西瓜书*南瓜书*机器学习*周志华*第一章*学习小结第一章绪论1.1绪论通过一个关于瓜的故事引入了对于机器学习这门课的学习。
fyc300·2024-01-11 04:18

(十二)Matplotlib知识学习4-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-91.原数据的展示2.柱形图的绘制3.散点图的绘制课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪为了方便大家学习,将练习所涉及的练习fandango_scores.csv
努力奋斗的durian·2024-01-10 11:46

【机器学习】集成学习基础概念介绍

前言本文根据西瓜书总结了一些关键知识点，介绍了集成学习的原理、类型以及结合策略。
Avasla·2024-01-10 10:54

赠书 | 周志华老师的西瓜书--《机器学习》

作者：周志华著出版社：清华大学出版社ISBN：978-7-302-42328-7“本书的作者周志华教授在机器学习的许多领域都有出色的贡献，是中国机器学习研究的领军人物之一，在国际学术界有着很高的声誉。他在机器学习的一些重要领域，例如集成学习、半监督学习、多示例和多标记学习等方面都做出了在国际上有重要影响的工作，其中一些可以认为是中国学者在国际上的代表性贡献。”——陆汝铃中国科学院数学与系统科学研究
茗创科技·2024-01-09 23:35

机器学习 西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

p147-p156今天来看第七章。同时，今天心情不错：）2018.5.16凌晨0:51不行了不行了，这一章感觉比SVM还烧脑，困了困了：(所以这一章分两天看吧。明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。则：将x分为ci所带来的期望损失：R(ci|x)=∑j=1~Nλij·P（cj|x）解释：分为Ci带来
皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...

第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分，如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中，一般会优先考虑算法和参数，但是数据特征才决定了整体结果的上限，而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息，并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中，最常
weixin_39616477·2024-01-07 16:10

西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章 集成学习

第八章集成学习8.1个体与集体8.1.1个体与机器的概念8.1.2集成同种类型的个体学习器8.1.3集成不同类型的个体学习器8.1.4集成学习的分类（根据生成过程分类）8.2Boosting8.2.1算法概述8.2.2算法总体过程8.2.3AdaBoost算法8.3Bagging与随机森8.3.1Bagging8.3.2随机森林（RandomForest）8.3.3Bagging类算法与Boost
smile-yan·2024-01-06 18:25

数理统计与数据分析 阅读笔记-1

读这本书的目的是为了更好地读周志华的西瓜书——这该死的递归现在在我们的生活里到处都是。
Canala·2024-01-06 18:48

西瓜书读书笔记--第一章 绪论

1.1引言略1.2基本术语1.2.1数据集相关的基本概念假定我们收集了一批关于西瓜的数据，例如(色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响)，(色泽=乌黑;根蒂=稍蜷;敲声=沉闷)，(色泽=浅自;根蒂=硬挺;敲声=清脆)，……，每对括号内是一条记录，"="，意思是"取值为".数据集(dataset)这组记录的集合称为一个"数据集"(dataset).示例(instance)或样本(sample)其中每条记
HeatonHsu·2024-01-06 05:28

第五周：深度学习知识点回顾

前言：讲真，复习这块我是比较头大的，之前的线代、高数、概率论、西瓜书、樱花书、NG的系列课程、李宏毅李沐等等等等…那可是花了三年学习佳实践下来的，现在一想脑子里就剩下几个名词就觉得废柴一个了，朋友们有没有同感
女王の专属领地·2024-01-05 19:01

「摸鱼快报008」看不懂机器学习西瓜书? 没关系, 南瓜书来帮你!

摸鱼快报是一档我拍脑袋想出来的致力于轻量化地收集优质生物信息学及相关领域资料带给大家的小栏目,力求废话不多,干货为王.下面内容引用自官方github首页,帮助你快速了解推出南瓜书的目的:“周志华老师的《机器学习》（西瓜书
卖萌哥·2024-01-04 07:51

【42页动态规划学习笔记分享】动态规划核心原理详解及27道LeetCode相关经典题目汇总

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDi
阿_旭·2024-01-01 00:01

西瓜书公式（10.31）的推导

西瓜书10.5.2节局部线性嵌入与Isomap试图保持近邻样本之间的距离不同，局部线性嵌入（LocallyLinearEmbedding,简称LLE）试图保持邻域内样本之间的线性关系。
chansonzhang·2023-12-31 07:59

Python 机器学习实战 —— 监督学习（上）

近年来AI人工智能成为社会发展趋势，在IT行业引起一波热潮，有关机器学习、深度学习、神经网络等文章多不胜数。从智能家居、自动驾驶、无人机、智能机器人到人造卫星、安防军备，无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施，都充斥着AI应用的身影。接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习、深度学习之间的关系与区别，通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景。本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知
AI小白龙*·2023-12-30 21:56

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《[Python机器学习实战]》。
AI小白龙*·2023-12-30 21:55

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系
奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

机器学习实战--adaboost

前面我们已经学了好几个分类算法了（svm后面再讲），分类效果也还不错，但是我们也许会想，能不能在一个数据集上多次应用同一个算法，或者应用不同的算法呢？这就是我们adaboost的思想：通过多个弱分类器的组合，构成一个强分类器。算法优点：泛化错误率低，易编码，可应用在大部分分类器上，无需参数的调整算法缺点：对离群点很敏感算法步骤：这里我们用多个单层分类决策树为例（buildStump）对每次循环：1
sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

机器学习系列06：决策树

决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）
加百力·2023-12-30 07:00

python中合法命名的变量名_python变量名的规定

机器学习实战中的代码defplotNode(nodeTxt,centerPt,parentPt,nodecreatePlot.ax1是表示：ax1是函数createPlot的一个属性，这个可以在函数里面定义也可以在函数定义后加入也可以
weixin_39882317·2023-12-30 04:03

我的机器学习起步如何Getting Started

学习技巧和原则先通过经典书籍进行科普知名机器学习网站根据书籍或网站的目录，先泛读、再选择有兴趣的部分重点精读、后至于反复读知行合一起步GettingStarted周志华版《机器学习》，又名西瓜书可以作为科普书籍
快乐的阿常艾念宝·2023-12-30 00:43

【机器学习实战】logistic回归

Sigmoid函数逻辑函数.png逻辑函数图像.png作用：接受所有的输入然后预测出类别。进行分类时，我们在每个特征上都乘上一个回归系数，然后将所有的结果相加，作为输入参数z，带入Sigmoid函数得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的被归入1类，否则归入0类。所以，logistic回归也可以看成是一种概率估计。梯度上升法确定最优回归系数sigmoid函数的输入记为z，即z=w0x0+w
吵吵人·2023-12-29 03:05

机器学习实战：用 Python 构建10个有趣的应用

机器学习是一门强大的工具，可以用于解决各种各样的问题。通过学习机器学习，您可以开发出能够自动化任务、做出预测甚至创造艺术的应用程序。如果您是一名Python开发人员，那么您将很高兴知道，有许多可以用Python构建的有趣机器学习应用程序。在本博客文章中，我们将介绍10个这样的应用程序。应用一：垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器是一种使用机器学习来识别垃圾邮件的应用程序。垃圾邮件过滤器可以使用各种机器学习
Python数据挖掘·2023-12-29 01:55

【机器学习】西瓜书第6章支持向量机课后习题6.1参考答案

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。
楚歌again·2023-12-28 11:53

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)——基于鸢尾花数据集

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)鸢尾花数据集一、代码先把全部代码放在这，注释写的很详细，亲测可用。
JaneZ0206·2023-12-28 05:36

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

后来发现一个神奇的网站k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战》,跟着过了一遍之后感觉还不错，也顺便买了《机器学习实战》这本书，接着就正式入坑机器学习。
weixin_39892481·2023-12-27 03:18

第四周：机器学习知识点回顾

前言：讲真，复习这块我是比较头大的，之前的线代、高数、概率论、西瓜书、樱花书、NG的系列课程、李宏毅李沐等等等等…那可是花了三年学习佳实践下来的，现在一想脑子里就剩下几个名词就觉得废柴一个了，朋友们有没有同感
女王の专属领地·2023-12-26 19:09

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-08-11本章节的主要内容是:重点介绍项目案例1:手写识别系统的完整代码。1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。需要识别的数字是存储在文本文件中的具有相同的色彩和大小：宽高是32像素*32像素的黑白图像。开发流程：收集数据：提供文本文件。准备数据：编写函数img2vector(),将图像
努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

【机器学习实战】使用sklearn中的朴素贝叶斯方法实现新闻文本分类

1.数据集2.实现2.1代码fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinom
想做一只快乐的修狗·2023-12-26 07:00

不用再找了，这是机器学习算法最全面的总结(实战案例、面试总结）

文章目录技术交流与资料获取1、机器学习实战2、机器学习面试及案例3、机器学习以及分支算法优缺点适用场景案例4、深度学习分支算法优缺点&适用场景今天我结合自己的经验，总
Python数据挖掘·2023-12-25 21:32

【数据结构】布隆过滤器原理详解及其代码实现

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDi
阿_旭·2023-12-25 10:24

决策树-ID3，C4.5，CART

决策树直观上，决策树是一个树结构，从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性（每次只测一个特征维度），并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果西瓜书里的图在挑西瓜模型中
莱昂纳多91·2023-12-25 09:15

机器学习实战 | emojify 使用Python创建自己的表情符号（深度学习初级）

目录简介技术流程1.加载依赖包2.初始化训练和验证生成器3.建立网络结构4.编译和训练模型5.保存模型权重6.输出预测结果完整程序1.train.py程序2.gui.py程序简介准备写个系列博客介绍机器学习实战中的部分公开项目
lovetaozibaby·2023-12-25 05:59

Python机器学习实战：用Python构建10个有趣的应用

机器学习是一门强大的工具，可以用于解决各种各样的问题。通过学习机器学习，您可以开发出能够自动化任务、做出预测甚至创造艺术的应用程序。如果您是一名Python开发人员，那么您将很高兴知道，有许多可以用Python构建的有趣机器学习应用程序。在本博客文章中，我们将介绍10个这样的应用程序。应用一：垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器是一种使用机器学习来识别垃圾邮件的应用程序。垃圾邮件过滤器可以使用各种机器学习
乔明飞·2023-12-24 23:49
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