机器学习实战+西瓜书

机器学习实战笔记（蜥蜴书）—— 第二章：端到端项目

目录前言机器学习前的准备工作1、机器学习需要用到的库：安装：文件导入库2、所用工具数据准备1、获取数据2、检查数据3、创建训练/测试集数据可视化数据预处理1、缺失值处理2、文本属性处理3、数据集添加其他列4、数值缩放5、得到预处理的数据模型建立1、线型模型2、决策树模型3、随机森林模型模型验证1、简单均方根误差验证2、使用交叉验证模型保存模型调整模型评估前言“蜥蜴书”是我机器学习的启蒙书，现在开始
Crayon鑫·2023-08-28 16:34

机器学习入门书：动手学机器学习

上海交通大学ACM班创办人俞勇教授团队编写，"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书：《动手学机器学习》出版啦！
人邮异步社区·2023-08-28 02:46

机器学习实战之用 Scikit-Learn 正则化方法解决过拟合详解

你是不是在模型训练中遇到过这样的问题：在训练集上表现得极好，但在测试集上效果不佳？这就是过拟合的问题。过拟合是模型在训练过程中学到了数据的“噪声”而非规律，导致在未知数据上表现不佳。那么怎么解决这个问题呢？今天我们就来聊聊Scikit-Learn的正则化方法吧！小提示:如果你还没有接触过Scikit-Learn，可以先了解一下这个强大的Python机器学习库。本文会带你领略它的神奇之处！一、正则化
Rocky006·2023-08-27 12:57

机器学习实战之模型的解释性：Scikit-Learn的SHAP和LIME库详解

引言：机器学习模型的“黑箱”困境机器学习模型的崛起让我们惊叹不已！不论是预测房价、识别图片中的猫狗，还是推荐给你喜欢的音乐，这些模型都表现得非常出色。但是，有没有想过，这些模型到底是如何做出这些决策的呢？作为一名Python爱好者，我们自然希望能够了解模型背后的原理。好消息是，SHAP和LIME这两个库能帮助我们！它们可以帮助我们揭示模型的内部结构，让我们能够更好地理解和优化模型。一：SHAP值到
Rocky006·2023-08-26 15:46

机器学习实战之模型的解释性：Scikit-Learn的SHAP和LIME库

概要机器学习模型的“黑箱”困境机器学习模型的崛起让我们惊叹不已！不论是预测房价、识别图片中的猫狗，还是推荐给你喜欢的音乐，这些模型都表现得非常出色。但是，有没有想过，这些模型到底是如何做出这些决策的呢？作为一名Python爱好者，我们自然希望能够了解模型背后的原理。好消息是，SHAP和LIME这两个库能帮助我们！它们可以帮助我们揭示模型的内部结构，让我们能够更好地理解和优化模型。一：SHAP值到底
Rocky006·2023-08-26 15:46

「Python」机器学习之线性判别分析（代码，不调包）

机器学习之线性判别分析（代码，不调包）前言1线性判别分析（LDA）2实现2.1LDA实现2.2数据集示例3最后前言语言：python库：numpy,matplotlib教材参考：《机器学习》——周志华2016版（“西瓜书
武的阶乘·2023-08-25 23:48

机器学习实战—MNIST手写体数字识别

主角多会嘴遁，反派死于话多。扯了三篇咱们直接开始上手一个项目体验下机器学习的魅力，相关的理论知识，遇到了咱们再拎出来介绍。什么是MNIST?MNIST（官方网站）是非常有名的手写体数字识别数据集，在Tensorflow的官方网站里，第一个就拿它来做实战讲解，咱们也以此作为开始的项目。它由手写体数字的图片和相对应的标签组成，如：imageMNIST数据集分为训练图像和测试图像。训练图像60000张，
RunningSucks·2023-08-24 19:54

西瓜书扩展_拉格朗日对偶

原始目标函数（有约束条件）对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式：新构造的目标函数（没有约束条件）因为我们要求解的是最小化问题，所以一个直观的想法是如果我能够构造一个函数，使得该函数在可行解区域内与原目标函数完全一致，而在可行解区域外的数值非常大，甚至是无穷大，那么这个没有约束条件的新目标函数的优化问题就与原来有约束条件的原始目标函数的优化是等价的问题。通过给每一个约束条件加上一个拉格朗日乘
我_7·2023-08-24 11:19

【机器学习实战】朴素贝叶斯：过滤垃圾邮件

【机器学习实战】朴素贝叶斯：过滤垃圾邮件0.收集数据这里采用的数据集是《机器学习实战》提供的邮件文件，该文件有ham和spam两个文件夹，每个文件夹中各有25条邮件，分别代表着正常邮件和垃圾邮件。
RanLZ·2023-08-24 06:22

机器学习实战训练营视频教程+资料+课件

─00第一周：绪论和准备│ziliao2.docx│【《机器学习实战》训练营】——绪论.mp4│资料3.docx│资料.pdf│├─01第一周：学习k-近邻算法│kecheng.pdf│资料.docx│
globals_11de·2023-08-23 01:15

机器学习西瓜书——基尼指数

CART决策树使用“基尼指数”（Giniindex）来选择划分属性。书上并没有写出具体的例子供参考，这里给出一个例子。首先先列出求取基尼指数所需要用的公式。数据集D的纯度可用基尼值来度量。Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。（Pk指的是正例在总体中的比例）属性a的基尼指数定义为：求取得出属性a的基尼指数后，再求取其他属性的基尼指数，最后比较获得基尼指数最小的属性为最优划分属性，并继续求取次级
张=小红=·2023-08-22 11:08

决策树代码实例(全部代码,包含绘图,ID.3算法,西瓜书示例)

importmathimportmatplotlib.pyplotaspltD=[['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['青绿','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['浅白','蜷缩','浊响'
TomcatLikeYou·2023-08-20 08:43

机器学习实战 | 性别预测模型的构建与优化

基于用户画像进行广告投放，是优化投放效果、实现精准营销的基础；而人口属性中的性别、年龄等标签，又是用户画像中的基础信息。那该如何尽量准确的为数据打上这些标签？这时候机器学习就派上用场了。本文将以性别标签为例，介绍人口属性标签预测的机器学习模型构建与优化。性别标签预测流程通常情况下，无监督学习不仅很难学习到有用信息，而且对于学习到的效果较难评估。所以，如果可以，我们会尽可能地把问题转化成有监督学习。
·2023-08-17 08:03

西瓜书之神经网络

一，神经元模型所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。M-P神经元M-P神经元：接收n个输入(通常是来自其他神经元)，并给各个输入赋予权重计算加权和，然后和自身特有的阈值θ进行比较(作减法)，最后经过激活函数f(模拟“抑制"和“激活”)处理得到输出(通常是给下一个神经元)神经元
Allenspringfestival·2023-08-17 07:56

西瓜书-线性模型

线性模型.png1.基本形式1.线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数2.非线性模型：在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射3.可解释性：w直观表达了各属性在预测中的重要性2.线性回归线性回归：试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记image.png对离散属性，若属性间存在“序”关系，可通过连续化将其转化为连续值；若属性间不存在“序”关系，假定有k个属性值，则通常转化
estate47·2023-08-16 19:01

sklearn无法加载fetch_mldata导致不能加载MNIST数据集解决方案

相信大部分有这个问题的童鞋都是在看《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》这本书哈，其实fetch_mldata在新版的sklearn里已经被弃用了，新版的是openml。
GlassySky_6c41·2023-08-16 09:39

西瓜书+南瓜书第六章支持向量机

目录前言一、间隔与支持向量二、对偶问题三、核函数四、软间隔与正则化前言即使现在深度学习神经网络的影响力逐渐增强，但SVM在中小型数据集上依旧有着可以和神经网络相抗衡的模型鲁棒性，在曾经的机器学习界有着很深的影响力。一、间隔与支持向量支持向量机很重要的一个应用就是用来分类，在给定一个训练样本集的情况下，如何能基于训练样本集找到一个划分超平面，将不同类别的样本划分开来，如下图所示，能够将不同类别的样本
talentsta·2023-08-15 08:46

机器学习实战5-KMeans聚类算法

文章目录概述KMeansKMeans参数&接口n_clusters质心inertia模型评估指标轮廓系数Calinski-HarabazIndex重要参数init&random_state&n_init：初始质心怎么放好?重要参数max_iter&tol：让迭代停下来重要属性与重要接口概述聚类VS分类[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-08cI8jam-1
wa的一声哭了·2023-08-14 11:10

机器学习实战4-数据预处理

文章目录数据无量纲化preprocessing.MinMaxScaler（归一化）导库归一化另一种写法将归一化的结果逆转preprocessing.StandardScaler(标准化)导库实例化查看属性查看结果逆标准化缺失值impute.SimpleImputer另一种填充写法处理分类型特征：编码与哑变量preprocessing.LabelEncoder：标签专用，能够将分类转换为分类数值pr
wa的一声哭了·2023-08-14 11:39

【机器学习】十大机器学习基础算法

对于一个初学者来讲，周志华教授的西瓜书是一个很好的选择，以及相关机器学习视频课程是必不可少的，在这里我先分享基础学习视频机器学习课程（20集），网上有很多公开课程，大家可以
infinite_with·2023-08-14 05:15

机器学习实战2-决策树算法

文章目录决策树算法核心是要解决两个的关键问题sklearn中的决策树模型sklearn建模步骤分类树Criterionrandom_state&&splitter剪枝参数max_depthmin_samples_leaf&&min_samples_splitmax_features&&min_impurity_decrease确认最优剪枝参数目标权重参数重要属性和接口回归树参数、属性、接口Crit
wa的一声哭了·2023-08-12 11:40

机器学习实战3-随机森林算法

文章目录集成算法概述sklearn中的集成算法模块RandomForestClassifier重要参数&&随机森林的分类器控制基评估器的参数n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证，观察随机森林和决策树的效果n_estimators学习曲线bootstrap&oob_score随机森林回归器随机森林回归填补缺失值案例机器学习中调参的基本思想实例随机森林在乳腺
wa的一声哭了·2023-08-12 11:37

机器学习实战-决策树

1、背景决策树模型以上就是之前见过的树状模型，但这里它代表着决策树直观的表达形式。其特殊意义在于，没个叶节点，代表着要划分的类别；除叶节点以外的节点，是待分类项的各个属性。这里比较简单的是最终分类的类别是两个类别，没个属性的取值只有两个取值，所以以上便生成了一个简单的二叉树。在建立这个模型的基础上，假如我们有如下数据需要判断这个人是否死亡：实例根据以上二叉树带入各个的值，很容易便得出结论是：sur
笨笨的简书·2023-08-12 09:03

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

实现功能建立AdaBoost模型（集成学习）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·2023-08-12 06:15

机器学习实战——波士顿房价预测

波士顿房价预测波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。幸运的是，你找到了波士顿房价的数据集，里面聚合了波士顿郊区包含多个特征维度的房价数据。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。数据集介绍导入包importpandasas
嘿嘻哈呀·2023-08-11 21:18

假设空间和版本空间，的java解法(西瓜书,习题)

换了个电脑,没有python环境,用java先搞吧.西瓜书（机器学习周志华）的计算方案/***记*色泽：青绿=1,乌黑=2，浅白=3，通配符=4*根蒂：蜷缩=1,硬挺=2，稍蜷=3，通配符=4*敲声：浊响
TomcatLikeYou·2023-08-11 06:57

机器学习实战 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。使用高斯bayes对Iris数据集进行分类importnumpyasnpimportpandasaspdimportrandomdataSet=pd.read_csv('iris.txt',hea
Helen980416·2023-08-10 08:48

Python机器学习实战-建立随机森林模型预测肾脏疾病（附源码和实现效果）

实现功能建立随机森林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======================================df=pd.r
数据杂坛·2023-08-09 20:16

python文本数据挖掘_Python数据挖掘与机器学习实战__前言

Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。作为一门编程语言，其魅力远超C#、Java、C和C++等编程语言，被昵称为“胶水语言”，更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端和客户端，再到物联网终端，Python应用无处不在，同时它还是人工智能（AI）首选的编程语言。近年来，人工智能在全世界掀起了新的科技浪潮，各行各业都在努力涉足人工智能技术。而机器学习是人
weixin_39606118·2023-08-09 06:56

机器学习实战1-kNN最近邻算法

文章目录机器学习基础机器学习的关键术语k-近邻算法（KNN）准备：使用python导入数据实施kNN分类算法示例：使用kNN改进约会网站的配对效果准备数据：从文本文件中解析数据分析数据准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器手写识别系统机器学习基础机器学习的关键术语1、属性：将一种事务分类的特征值称为属性，例如我们在做鸟类分类时，我们可以将体重、翼展、脚蹼、后背颜色作为特征,特征通常时
wa的一声哭了·2023-08-08 23:38

机器学习啃书计划

机器学习啃书计划reference：西瓜书和吴恩达视频https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes/blob/master/周志华
IKKA·2023-08-08 18:40

Python实现GA遗传算法优化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·2023-08-08 11:38

西瓜书读书笔记整理（五）—— 第四章 决策树

第四章决策树4.1基本流程4.1.1什么是决策树算法4.1.2决策树学习的目的4.1.3决策树学习基本过程4.1.4决策树学习基本算法4.1.5递归结束的三种情况4.2划分选择4.2.1信息增益（informationgain）——ID3决策树学习算法属性划分准则4.2.2信息增益率（informationgainrate）——C4.5决策树学习算法属性划分准则4.2.3基尼指数（Giniinde
smile-yan·2023-08-07 18:04

Python实现GA遗传算法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·2023-08-07 14:36

Python实现GA遗传算法优化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·2023-08-07 14:36

Python实现GA遗传算法优化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·2023-08-07 14:36

Python实现GA遗传算法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·2023-08-07 14:02

个人规划（研0暑假版）

下面个人计划暑假学习内容：7~8月机器学习(吴恩达+《西瓜书》+实践补充)8~9月深度学习(吴恩达+《python深度学习》+动手学习深度学习)之后每天都会通过CSDN的方式来记录每天学习情况，每周会更新一个视频至
WananRd·2023-08-06 08:07

【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

笔记心得6.1间隔与支持向量——www是法向量，垂直与超平面wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0。这一节了解了支持向量机的基本型。min⁡w,b12∣∣w∣∣2s.t.yi(wTxi+b)≥1,i=1,2,...,m.\min_{w,b}\frac{1}{2}||w||^2\\s.t.\\y_i(w^Tx_i+b)\ge1,\qquadi=1,2,...,m.w,bmin21∣∣w∣∣2s
一个甜甜的大橙子·2023-08-06 08:28

机器学习实战：贝叶斯垃圾邮件判断APP

前言在数据大爆炸的时代每个人每天都会收到大量的垃圾邮件，由于用传统的判断方式不好辨别，而通过使用贝叶斯可以准确的辨别垃圾邮件。贝叶斯公式贝叶斯公式其中B1,B2,...,Bn为完备事件组P(A)表示：事件A发生概率P(B)表示：事件B发生概率P(A∩B)表示：事件A与事件B同时发生的概率P(A|B)表示：在事件B发生的情况下，事件A发生概率贝叶斯公式推导因为条件概率公式所以变换一下因此再变换一下所
molangwu·2023-08-06 06:38

机器学习实战13-超导体材料的临界温度预测与分析(决策树回归,梯度提升回归,随机森林回归和Bagging回归)

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战13-超导体材料的临界温度预测与分析(决策树回归,梯度提升回归,随机森林回归和Bagging回归)，这几天引爆网络的科技大新闻就是韩国科研团队宣称发现了室温超导材料
微学AI·2023-08-03 18:52

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第5章神经网络

算法如下（公式参考西瓜书）停止条件与缓解BP过拟合的策略有关，一种策略是“早停”，一种是“正则化”。
一个甜甜的大橙子·2023-08-03 17:32

好书推荐：《机器学习实战》&中英文高清PDF+源码免费下载

《机器学习实战》中英文高清PDF+源码免费下载下载地址1：网盘下载下载地址2：百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1SNX0JP2LLNVqw2cjwLznsA提取码：t052封皮目录第一部分分类第
求之不得丶·2023-08-03 14:56

从入门到头秃，2018年机器学习图书TOP10

1《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》作者：[法]奥雷利安·杰龙出版时间：2018年8月美国亚马逊“人工智能”图书畅销榜首图书！通过具体的
大数据v·2023-08-03 04:59

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（b）

5、测试算法：验证分类器机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率，通常我们只提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，而使用其余的10%数据去测试分类器，检测分类器的正确率。需要注意的是，10%的测试数据应该是随机选择的，由于海伦提供的数据并没有按照特定目的来排序，所以我们可以随意选择10%数据而不影响其随机性。为了测试分类器效果，在kNN_test02.py文件中创建函数dating
公子曼步·2023-08-02 16:07

pyspark入门---机器学习实战预测婴儿出生率（二）使用ML库

机器学习实战预测婴儿出生率1.加载数据2.创建转换器3.创建预测器4.创建管道5.训练模型6.使用BinaryClassificationEvaluator对模型评估7.模型保存与调用在上一文中，主要对
魔仙大佬·2023-08-01 21:54

机器学习实战之朴素贝叶斯

在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。KNN：在样本空间中，相同的类型数据在空间呈聚集状态，也就是距离会靠近，基于这个假设，只需要对测试样本与训练样本进行距离计算，最近距离的样本的类别很大程度上就是测试样本的类别。决策树：基于信息理论。样本数据是混乱的（熵
罗罗攀·2023-08-01 12:35

吃透《西瓜书》第四章 决策树定义与构造、ID3决策树、C4.5决策树、CART决策树

目录一、基本概念1.1什么是信息熵？1.2决策树的定义与构造二、决策树算法2.1ID3决策树2.2C4.5决策树2.3CART决策树一、基本概念1.1什么是信息熵？信息熵:熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标，代表一个系统中蕴含多少信息量，信息量越大表明一个系统不确定性就越大，就存在越多的可能性，即信息熵越大。1.2决策树的定义与构造决策树是一种基于树形结构来进行决策的算法，它的主要原理是将数据集
rookie_coder_996·2023-08-01 12:33

Python实现GA遗传算法优化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·2023-08-01 11:09

Python实现GA遗传算法优化循环神经网络回归模型(LSTM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·2023-07-31 13:56
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