机器学习实验

使用 Databricks+Mlflow 进行机器学习模型的训练和部署

机器学习算法中有大量可配置参数，在做机器学习实验时，很难追踪到哪些参数、哪个版本的代码以及哪个版本的数据会产生特定的结果。其次，机器学习实验的结果难以复现。
阿里云云栖号·2024-01-27 17:18

【机器学习】实验记录工具

Weights&Biases（简称为WandB）是一个用于跟踪机器学习实验、可视化实验结果并进行协作的工具。
Encarta1993·2024-01-25 07:24

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices数据集，完成关于房价预测的线性回归模型训练、测试与评估。数据预处理代码"""数据预处理"""importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplo
在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理：设置基本参数：实验内容基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。原理卷积层通过使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入图像进行滑动窗口卷积操作，这样可以提取出不同位置的局部特征，从而捕捉到图像的空间结构信息。激活函数在卷积层之后，通常会应用一个非线性激活函数，如ReLU激活函数的作用是引入非线性，使得CN
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

文章目录实验内容数据预处理代码认识数据相关性分析径向可视化各个特征之间的关系图支持向量机SVM求解直觉理解：数学推导代码运行结果总结实验内容基于鸢尾花数据集，完成关于支持向量机的分类模型训练、测试与评估。数据预处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimp
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

机器学习实验报告——隐式马尔可夫模型HMM

目录一、模型介绍1.1模型引入1.2模型背景及发展历程1.3模型基本假设1.4模型基本概念介绍1.5HMM三要素二、模型基本问题2.1评估问题2.1.1说明2.1.2解决方法2.2学习问题2.2.1说明2.2.2解决方法2.3解码问题2.3.1说明2.3.2解决方法三、模型实现3.1hmmlearn库简介3.2案例实现3.3代码实现3.4分析四、模型讨论4.1优缺点讨论4.3HMM的应用五、模型总
长安er·2024-01-23 14:38

机器学习实验报告-集成学习

目录一、集成学习介绍1.1集成学习的引入1.2集成学习发展史1.3集成学习的学习组织方式1.3.1并联组织关系1.3.2串联组织关系1.4集成学习及其实现方法概述二、集成学习实现方法2.1Boosting2.1.1基本过程2.1.2注意点2.2bagging2.2.1基本过程2.2.2注意点2.3Stacking2.3.1几种比较简单的结合策略2.3.2如何理解Stack三、集成学习代码实现3.1
长安er·2024-01-23 11:19

机器学习实验报告——EM算法

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法步骤二、算法公式推导2.1数学基础2.2EM算法推导三、算法实现3.1关于EM聚类3.2EM工具包的使用3.3实例测试四、算法讨论4.1EM算法的优缺点4.2EM算法的应用4.3对于EM算法框架，如何选择具体的算法五、实验总结一、算法介绍1.1算法背景EM的英文是ExpectationMaximization，所以E
长安er·2024-01-23 00:16

机器学习实验报告- SVM算法

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法实现步骤二、算法关键点2.1核函数选择2.2支持向量的选取2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2支持向量机公式推导3.3基于核函数的支持向量机公式推导四、算法实现4.1数据集描述4.2代码实现五、实验讨论5.1SVM算法优缺点5.2关于模型评估的讨论5.3关于支持向量机针对线性可分与非线性可分
长安er·2024-01-22 20:20

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序、运行结果）一个分类器只能使用一列lable使用scikit-learn建立决策树为葡萄酒数据集构造分类器（分类结果为’good’或‘not’）[“不可使用quantity”列]2.使用scikit
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

Codalab平台学习笔记

其核心理念是在云端运行机器学习实验，像jupyternotebook一样在数字实验室中管理实验，同时可以发布实验的worksheet以便其他人可以复现实验结果。
Q同学的nlp笔记·2024-01-20 05:59

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型。#隐形眼镜类型包括硬材质、软材质以及不适合佩戴隐形眼镜。数据来源于UCI数据库#为了更容易显示数据,本书对数据做了简单的更改，数据存储在源代码下载路径的文本文件中。运行结果展现运行代码：im
Blossom i·2024-01-16 02:41

厉害了！几行代码搞定ML模型，低代码机器学习Python库正式开源

在看|星标|留言,真爱机器之心编辑部PyCaret库支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。
DevolperFront·2023-12-22 05:49

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171·2023-12-06 11:14

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:20

ml_collections库介绍

ml_collections是由Google发布的一个用于配置管理的Python库，它主要用于机器学习实验中的超参数、配置选项和实验设置。
qq_27390023·2023-12-05 17:00

抢人饭碗了！推荐一款全自动的机器学习建模神器PyCaret

Datawhale干货编译：张峰，Datawhale成员寄语：PyCaret，是一款Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率
机器学习算法那些事·2023-11-16 23:35

机器学习建模神器PyCaret已开源！提升效率，几行代码轻松搞定模型

编译：张峰，Datawhale成员寄语：PyCaret，是一款Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率
Wang_AI·2023-11-16 23:05

【机器学习实验一】k近邻算法（KNN)

【机器学习实验一】k近邻算法（KNN)一、配置环境看了很多教程，最终决定安装Anaconda+Pycharm的环境。因为Anaconda中包含了很多库，使用的时候就不用另外手动安装了。
疯狂的大马猴—·2023-11-13 09:45

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量
明曦君·2023-11-11 18:04

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

来源：机器学习实验室机器学习Author：louwillMachineLearningLab本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。
Python数据之道·2023-11-08 07:02

机器学习实验七：决策树-基于信贷数据集，使用sklearn中相关库实现决策树的构造

决策树-基于信贷数据集，使用sklearn中相关库实现决策树的构造如下图数据集，住房(1表示拥有住房，0表示没有住房);婚姻(0表示单身1表示已婚，2表示离异);年收入一栏中单位为1000元;(拖欠贷款一栏0表示不拖欠，1表示拖欠)讨论sklearn中tree.DecisionTreeClassifier()重要的参数有哪些，怎么调整；使用tree.DecisionTreeClassifier()
Blossom i·2023-11-01 06:57

机器学习实验六：决策树-海洋生物例子

#创建数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimporttreefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportgraphvizdefcreateDataSet():row_data={'nosurfacing':[1,1,1,0,0],'flippers':[1,1,0,1,1],'fish'
Blossom i·2023-10-26 18:19

没有这 29 款插件的 Chrome 是没有灵魂的

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|机器学习实验室相信很多人都在使用Chrome浏览器，其流畅的浏览体验得到了不少用户的偏爱，但流畅只是一方面，Chrome最大的优势还是其支持众多强大好用的扩展程序
小白学视觉·2023-10-26 15:00

Transformer模型 | iTransformer时序预测

近日，来自清华大学软件学院机器学习实验室和蚂蚁集团研究人员合作发布的一篇时间序列预测论文，试图打破质疑，引起业界热议。
算法如诗·2023-10-26 02:57

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)（2）

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；运行结果：（大概要运行4分钟左右）代码：importpandasaspdimportosdefhamming(str1,str2):iflen(str1)!=len(str2):raiseValueError("两个字符串长度不相等")returns
Blossom i·2023-10-25 13:33

机器学习实验三：决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度）

决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型。#隐形眼镜类型包括硬材质、软材质以及不适合佩戴隐形眼镜。数据来源于UCI数据库#为了更容易显示数据,本书对数据做了简单的更改，数据存储在源代码下载路径的文本文件中。#本节我们将通过一个例子讲解决策树如何预测患
Blossom i·2023-10-25 13:33

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；分段解释代码：importosimportpandasaspdfromLevenshteinimporthamming导入所需的库，包括os用于文件操作，pandas用于数据处理，以及hamming函数来计算字符串之间的汉明距离。defget_tra
Blossom i·2023-10-25 05:47

浪费在Excel上的时间：如何开始专家式机器学习实验追踪？

全文共4873字，预计学习时长13分钟图源：unsplash实话说，笔者花在管理和追踪机器学习实验上的时间，比花在开发机器学习模型上的时间要多得多。
「已注销」·2023-10-23 16:14

机器学习实验——使用决策树和随机森林对数据分类

实验要求：使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类。训练集和测试集的比例是7:3，选取适当的特征列，使得针对测试样本的分类准确率在80%以上，比较2种分类方法的准确率。数据说明：特征列：age：年龄，整数workclass：工作性质，字符串education：教育程度，字符串education_num：受教育年限，整数maritial_st
LM0729·2023-10-15 02:03

遇见错误：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

今天在做机器学习实验的时候疯狂报错，修复了一个又一个的bug。这个错误也是比较典型的一个，于是就记录下来。
littlebamboo小竹子·2023-10-07 20:46

机器学习实验一：使用 Logistic 回归来预测患有疝病的马的存活问题

代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportmatplotlib.pyplotaspl
从白天到早上·2023-09-24 06:05

wandb安装方法及本地部署教程

创建项目并获得密钥2.3安装wandb并登录3wandb本地部署3.1设置wandb运行模式3.2云端查看运行数据4总结1wandb介绍Wandb（Weights&Biases）是一个用于跟踪、可视化和协作机器学习实验的开源工具和平台
Dark universe·2023-09-08 09:02

如何修改Jupyter Notebook的工作目录

如何修改JupyterNotebook的工作目录在使用JupyterNotebook进行数据分析、机器学习实验的过程中，我们经常需要在文件系统中切换不同的工作目录。
完美代码·2023-09-06 00:45

山东大学机器学习实验一

写在前面：我不确定明年峰哥哥会不会换实验（换的可能性不是很大，因为据老师说这么简单的实验已经不好找了xx），实验对于一个刚入门ML的小白来说可能会一头雾水。之前有位学长在CSDN上发布过实验的全部代码部分（我坦白我也抄了两个实验）。所以我这篇博客就不会在直接粘贴代码了（这样也很没有意义是伐。）LinearRegression实验的中文版解读可以参考这位学长的博客实验解读我们首先的第一个任务是完成一
大家好我是阿凉·2023-08-26 17:22

机器学习实验-决策树、朴素贝叶斯、KNN模型的应用

实验决策树-西瓜数据集基于基尼系数剪枝人体运动状态预测数据集西瓜数据集人体特征数据集机器学习数据集有两个，一个是西瓜数据集，另一个是人体特征数据集决策树-西瓜数据集 基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的实现过程(不使用现有的机器学习包),并画出所生成决策树。数据集使用西瓜数据集3.0，实现语言为Python。实验的结果如下基于基尼系数剪枝 试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,并画出
Tancy.·2023-08-09 02:38

深度学习之tensorboard可视化工具

(1)什么是tensorboardtensorboard是TensorFlow的一个可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化和工具，该工具的功能如下：跟踪和可视化指标，例如损失和精度可视化模型图（操作和层
追忆苔上雪·2023-08-02 13:11

Python机器学习实验课K-means聚类代码和注释

数据集为鸢尾花数据集，特征有4个，类别有3类，分为训练集和测试集，进行K-means聚类，以学习K-means聚类算法。importoperatorimportcsvimportnumpyasnpimportrandomnames=['Iris-setosa','Iris-versicolor','Iris-virginica']#类别train_lables=[]test_lables=[]##
Bear Head·2023-08-02 00:31

MLflow 简介

MLflow是一个开源的平台，旨在帮助数据科学家和工程师跟踪和管理机器学习实验。本文将介绍MLflow的基本概念和使用方法，帮助读者从入门到精通。
GP0000968523·2023-07-18 01:24

机器学习实验-BP神经网络的实现

实验BP网络手写字体KNN手写字体对比机器学习BP网络（1）按照BP网络结构，编程实现一个带有一个隐层的BP网络,实现对鸢尾花数据集的分类。通过BP网络各项参数的不同设置，观察BP算法的学习效果。观察比较BP网络各项参数变化对于训练结果的影响。手写字体（2）手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。利用sklearn来训练一个简单的全连接神经网
Tancy.·2023-07-15 20:11

wandb快速上手、使用心得（超好用的Tensorboard高替品）

2快速上手3使用心得3.1一张图展示两条线3.2想要科学上网和wandb一起使用（离线使用）3.3未完待续1wandb介绍wandb地址：wandbWandb（Weights&Biases）是一个用于机器学习实验跟踪和可视化的工具和平台
Philo`·2023-06-20 16:42

机器学习实验复习题

线性回归下面属于多元线性回归的是？B、建立股票价格与成交量、换手率等因素之间的线性关系。C、建立西瓜价格与西瓜大小、西瓜产地、甜度等因素之间的线性关系。若线性回归方程得到多个解，下面哪些方法能够解决此问题？A、获取更多的训练样本B、选取样本有效的特征，使样本数量大于特征数C、加入正则化项下列关于线性回归分析中的残差（预测值减去真实值）说法正确的是？A、残差均值总是为零模型评估、选择与验证下面正确的
白术_竹苓·2023-06-15 04:36

机器学习实验四：不同含量果汁饮料的聚类

机器学习实验四：不同含量果汁饮料的聚类实验要求某企业通过采集企业自身流水线生产的一种果汁饮料含量的数据集，来实现K-Means算法。
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验五 AdaBoost

实验要求1.加载sklearn自带的数据集，使用DataFrame形式探索数据。2.划分训练集和测试集，检查训练集和测试集的平均癌症发生率。3.配置模型，训练模型，模型预测，模型评估。（1）构建一棵最大深度为2的决策树弱学习器，训练、预测、评估。（2）再构建一个包含50棵树的AdaBoost集成分类器（步长为3），训练、预测、评估。参考：将决策树的数量从1增加到50，步长为3。输出集成后的准确度。
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验6 肿瘤预测与分析（神经网络）

实验内容1.加载sklearn自带的数据集，探索数据。2.划分训练集与测试集。3.建立BP模型，训练模型。4.进行模型预测，对真实数据和预测数据进行可视化（用Axes3D绘制3d散点图）。5.进行模型评估，并进行预测结果指标统计（统计每一类别的预测准确率、召回率、F1分数）。6.计算混淆矩阵，并用热力图显示。实验过程1.对该题目的理解本项目是利用基于威斯康星乳腺癌数据集，搭建BP神经网络，实现肿瘤
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验三：肿瘤预测（决策树）

实验要求基于威斯康辛乳腺癌数据集，采用决策树的方法进行肿瘤预测。【实验要求】1.加载sklearn自带的威斯康星乳腺癌数据集，探索数据。2.进行数据集分割。3.配置决策树模型。4.训练决策树模型。5.模型预测。6.模型评估。7.参数调优。可以根据评估结果，对模型设置或调整为更优的参数，使评估结果更准确。实验过程1.对该题目的理解本项目是对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，该数据集包括569
shallen.·2023-06-09 14:44

机器学习实验二：朴素贝叶斯和SVM——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）

实操项目1——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）实验要求采用朴素贝叶斯方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。【实验要求】1.导入sklearn自带的数据集：威斯康星乳腺肿瘤数据集（load_breast_cancer）。2.打印数据集键值（keys），查看数据集包含的信息。3.打印查看数据集中标注好的肿瘤分类（target_na
shallen.·2023-06-09 14:43

燕山大学机器学习实验一：线性回归1——糖尿病情预测

实操项目1——糖尿病情预测实验要求一、加载糖尿病数据集diabetes，观察数据1.载入糖尿病情数据库diabetes，查看数据。2.切分数据，组合成DateFrame数据，并输出数据集前几行，观察数据。二、基于线性回归对数据集进行分析3.查看数据集信息，从数据集中抽取训练集和测试集。4.建立线性回归模型，训练数据，评估模型。三、考察每个特征值与结果之间的关联性，观察得出最相关的特征5.考察每个特
shallen.·2023-06-09 14:06
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