机器学习实战入门笔记

《机器学习实战》——在python中使用Matplotlib注解绘制树形图

#encoding=utf-8#使用文本注解绘制树形图importmatplotlib.pyplotaspltdecisionNode=dict(boxstyle="sawtooth",fc="0.8")leafNode=dict(boxstyle="round4",fc="0.8")arrow_args=dict(arrowstyle="<-")#上面三行代码定义文本框和箭头格式#定义决策树决策

哆啦AA梦·2025-01-29 04:26

Python从0到100（六十一）：机器学习实战-实现客户细分

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新

是Dream呀·2025-01-26 21:17

nginx极速入门笔记

博客原文地址nginx基本概念nginx简介：nginx是一个高性能的HTTP和反向代理Web服务器，占有内存少，并发能力强，nginx专为性能优化而开发，非常的注重效率，能够经受高负载的考验，有报告表明nginx最高可以支持50000个并发连接数。反向代理：正向代理：在我们的客户端配置代理服务器进行互联网的访问就是正向代理，客户端需要进行正向代理配置，对代理是有感知的。反向代理：客户端对代理是无

StitchCoder·2025-01-26 16:03

Java入门笔记（1）

引言在计算机编程的广袤宇宙中，Java无疑是一颗格外耀眼的恒星。那么，Java究竟是什么呢？Java是美国Sun公司（StanfordUniversityNetwork）在1995年推出的一门计算机高级编程语言。曾经辉煌的Sun公司在2009年被Oracle（甲骨文）公司收购，但Java的影响力并未因此而衰减。普遍认同Java的联合创始人之一詹姆斯·高斯林（JamesGosling）为“Java之

王磊鑫·2025-01-24 01:24

Linux-Ubuntu入门笔记

一.linux操作系统概述1.常见操作系统-服务端操作系统：linux、unix、windowsserver-单机操作系统：windows（dos、ucdos、win95、win98、win2000、xp、vista、win7、win8）MAC、linux（ubuntu）-移动操作系统Android、IOS、Windowsphone2.linux操作系统介绍-为什么要学习linux操作系统1.大部

LeoJamLin·2025-01-23 22:06

【数据挖掘实战】房价预测

本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面

机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测

GenderandAgeDetectionPython项目首先，向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语：什么是计算机视觉？计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像，旨在从现实世界中提取高维数据，从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪

精通代码大仙·2025-01-23 04:24

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上

绍少阿·2024-09-12 20:32

04.css入门笔记-浮动以及清除浮动的方法

文章目录前言一、pc端传统布局方式有哪些？二、浮动1.浮动的定义2.浮动的特性（重难点）3.为什么要清除浮动3.清除浮动的本质4.清除浮动的方式1.额外标签法（隔墙法），是W3C推荐的做法2.父元素添加overflow属性，属性值有auto\hidden\scroll3.父元素添加:after伪元素4.父元素添加双伪元素总结前言今天分享的是css的浮动，以及清除浮动的四种方法！在分享之前，也会简单

Mr_LiuP·2024-09-11 22:05

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。

weixin_39922394·2024-09-03 02:12

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

JavaScript快速入门笔记之二（变量、常量、数据类型）

JavaScript快速入门笔记之二（变量、常量、数据类型）1、变量何时使用变量：程序中的一切数据都要保存在变量中，反复使用如何使用变量：2种情况：赋值和取值赋值：2步：1.1创建变量：——声明——创建一个新的空变量语法

eshineLau·2024-03-26 20:09

ES6基础知识点

ES6入门笔记ES6中的变量和常量ES6新增了两个关键词用来声明变量和常量声明变量使用let关键词声明常量使用const关键词let:let:用于声明变量，代替var关键词特点︰有块级作用域;不存在变量提升

咖啡，巫师与猫·2024-03-13 01:19

摄影入门笔记_认识色彩

相机的滤镜采用的是拜耳滤镜。百度百科拜耳滤镜一般指拜耳阵列拜耳阵列是实现CCD或CMOS传感器拍摄彩色图像的主要技术之一。它是一个4×4阵列，由8个绿色、4个蓝色和4个红色像素组成，在将灰度图形转换为彩色图片时会以2×2矩阵进行9次运算，最后生成一幅彩色图形。该阵列于1976年注册专利。拜耳阵列的问题之一是，在拍摄具有重复细节（如纺织品）的画面时，容易产生彩色干扰信息。该问题是由于其规则的分布方式

SpaceCat·2024-02-20 16:50

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方

点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总

机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。

YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

Kafka 入门笔记

课程地址概述定义Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ）发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接受感兴趣的消息消息队列消息队列应用场景：缓存/消峰、解耦、异步通信消峰：秒杀系统：10亿人发请求（数据量约为1T）全部存入消息队列，服务端只取前100条数据处理，避免了服务端压力过大解耦：异步通信：发布订阅模式：Kafka基

Daniel_187·2024-02-13 05:49

【机器学习实战】大数据与MapReduce

当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段

吵吵人·2024-02-12 12:48

2021-12-10

新手小白学Java|零基础入门笔记｜原来学Java可以这么简单爱做程序的秋谨新手小白学Java|零基础入门笔记｜原来学Java可以这么简单刚开始学习java的时候，可能是一头雾水，不知道从何学起。

秋_bdbe·2024-02-12 07:10

jsp入门笔记

JSP动态页面技术脚本和注释jsp脚本jsp注释html注释:java注释://单行注释/*多行注释*/Jsp原理jsp第一次被访问的时候会被web容器翻译成servlet,在执行。Jsp翻译后会变成文件名_jsp.java此格式，保存在Tomcat根目录下的work文件夹内部其中Java代码会原封不动放置到翻译后的java文件中的service方法中,因此该java代码中不允许定义方法会翻译为o

61etj·2024-02-12 04:51

LabVIEW的编程-程序框图入门笔记

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记学习之路，长路漫漫，写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中，我们去记录思考的过程，便于日后复习，梳理自己的思路。学习之乐，独乐乐，不如众乐乐，把知识讲给更多的人听，何乐而不为呢?在前面板的菜单栏上选择Window→ShowBlockDiagram或者利用快捷方式Ctrl+E就可打开程序框图窗口。LabVIEW程序框图如图3-7所示，每一个程

Mr Robot·2024-02-11 07:27

【python入门笔记】python中单引号、双引号、三引号的用法

首先所有的引号要成对出现，就像穿鞋要成双一、单引号和双引号1.单引号和双引号单独出现时，二者输出结果没有区别>>>str1="thegoodwife">>>str2='thegoodwife'>>>print(str1)thegoodwife>>>print(str2)thegoodwife2.当单引号和双引号同时出现时，最外层引号包含的内容则为字符串#输出字符串中的单引号>>>str3="hei

weixin_41042487·2024-02-10 23:02

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成：编码器（Encoder）：用于数据压缩。压缩特征向量（Compre

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

Python入门笔记五（列表）

列表是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一，列表是可以存放任何数据，包括整型，浮点型，字符串，布尔型等等，Python中使用中括号[]来表示列表。一、列表的创建列表是由一组任意类型的值组合而成的序列，组成列表的值称为元素，每个元素之间用逗号隔开，具体示例如下：1.普通形式l=[1,2,3,4,5]---整型列表l=["a","b","c"]---字符串列表l=[True,False,1

Python百事通·2024-02-09 08:31

[培训-Python机器学习]04-Git的使用和规范

参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：上网查阅Linus开发Git的背景；分析所在的开发团队所用的协作开发流程是什么？

乱码奇糟·2024-02-08 13:05

[培训-Python机器学习]02-使用conda管理环境和包

参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：培训后实践本章的各种操作；结果：以Python3.10创建开发虚拟环境；再创建一个Python3.7

乱码奇糟·2024-02-08 13:34

lua入门笔记2 深入函数深入函数迭代器与泛型for 编译、协同程序(coroutine)执行与错误

这一篇章的内容深入函数迭代器与泛型for编译、执行与错误协同程序(coroutine)1.深入函数基础知识Lua中，函数是第一类值,和所有其他值一样都是匿名的，即他们都没有名称。当讨论一个函数名时（例如print）实际上是讨论持有某个函数的变量第一类值：表示Lua中函数与其他传统类型的值（数字、字符串）具有相同的权利。函数可以存储到变量中（无论是全局变量还是局部变量）或table中，可以作为实参传

Charon_ted·2024-02-08 05:00

Markdown入门笔记

hellomarkdown是一个重量级的标记语言我们一般用来写文档，这样来帮助我们更好的展示效果我是一级标题我是二级标题一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题斜体文字斜体文字使用两个**星号两个下划线表示粗体粗体文字粗体文字使用三个***星号两个下划线表示粗斜体文字粗斜体文字粗斜体文字分割线：删除线用左右~~来表示删除线下划线无序列表可以使用-+*三种方法前端开发的技能htmlcssjs

星魂1·2024-02-07 21:10

R语言入门笔记2.3

for循环for循环用于多次执行相似的代码。其基本语法如下：for(variableinsequence){#在每次迭代中执行的代码}其中：variable是一个变量，用于在每次迭代中存储序列中的当前元素。sequence是一个向量，可以是数字序列、字符序列或其他可迭代对象。在每次迭代中，variable会依次取sequence中的每个元素的值，然后执行for循环中的代码块。例1：>n=c(1,2

Mrji1995·2024-02-07 19:04

R语言入门笔记2.2

ifelse语句结构：ifelse(条件,表达式1,表达式2)#满足条件，则进入表达式1，否则为表达式2例1：>a=1>ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))[1]"a大于0"a=1-这行代码给变量a赋值为1。ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))-这是一个嵌套的ifelse语句。它的结构是ifelse(condi

Mrji1995·2024-02-07 19:03

机器学习（machine learning）大合集

2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想，如下图：adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基

AI信仰者·2024-02-07 17:54

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点：在数据较少的情

shenny_·2024-02-06 17:04

深度学习入门笔记（五）前馈网络与反向传播

接着上一节，本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示，对于每一个隐藏层，输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值，输出则是经过激活函数（例如sigmoid函数）计算后的值。在这样的网络中，输入的数据x经过网络的各个节点之后，即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内

zhanghui_cuc·2024-02-06 01:25

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d

Lornatang·2024-02-06 01:21

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示，其值域为0到1，输入为

cnhwl·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程，我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候，我们要告诉模型预计训练多少个Epoch，但这个值并不是固定的，因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准：模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择，我们可以让模型收敛后，再

zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

Redis入门笔记

一：简介：基于内存的key-value的结构数据库1.基于内存存储，读写性能高2.适合存储热点数据（热点商品，资讯，新闻）3.企业应用广泛二：Redis与MySQL的对比：Redis和MySQL是两种不同类型的数据库，各有其适用的场景和优势。数据存储方式：Redis：Redis是一种基于内存的键值存储系统，数据存储在内存中，读写速度非常快。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合

我真卷不动啦。。。·2024-02-05 01:32

深度学习入门笔记4 深度神经网络

多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-LayerPerceptron）结构。多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经网络的

深度学习从入门到放弃·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记：第二章感知机

深度学习入门笔记：第二章感知机笔记来源书籍：《深度学习入门：基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记：第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门

维持好习惯·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记（二）神经元激励函数神经网络

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记！！！神经网络：神经网络又称为人工神经网络（artificialneutralnetwork,ANN）。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元：如上图所示是一个最简单的神经元，有一个输入，一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成，一个是“线性模型”，另一个是“激励函数”。假

花落雨微扬·2024-02-04 16:32

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

神经网络的基本单元是神经元，本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的：输入：x1,x2,…,xk。权重：w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项：可省略。激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函

zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

服务容错Sentinel入门笔记

qq_39040378·2024-02-04 07:19

小白的spring入门笔记

目录前情回顾基础（IOC(控制反转)，DI（依赖注入））Spring框架概述什么是Springspring核心spring优点spring体系结构IOC入门，控制反转构建maven依赖目标类配置文件测试结果DI入门，依赖注入daoservice配置文件测试结果核心API装配Bean基于XML实例化方式Bean种类作用域生命周期属性依赖注入构造方法setter方法p命名空间【了解】SpEL【了解】集

程序员小赵OvO·2024-02-03 17:25

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