机器学习算法第20页

机器学习的算法分类、优劣比较和选择

一、机器学习算法分类（1）、监督学习：之所以被称为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

产品人小柒·2023-09-26 14:04

无监督学习算法Kmeans

1.有监督学习和无监督学习在机器学习算法中，常把算法分为有监督学习和无监督学习两种。他们之间的区别主要在于输入数据集类型和学习目标。

liguiyuan112·2023-09-26 13:49

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

常用分类算法介绍分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。

傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

图像分类的机器学习建模

基于图像分类的建模1.环境准备2.数据集3.选用的算法4.数据建模5.结果对比6.模型选择与调优四、小结一、机器学习建模的步骤实际业务中的机器学习建模，通常考虑以下一个环节：问题的抽象与理解数据的准备和预处理各种机器学习算法的检讨不同算法结果的分析与对比模型的选择与调优二

JasonH2021·2023-09-25 03:04

机器学习之感知机原理及Python实现

机器学习算法感知机(perceptron)。感知机是一种较为简单的二分类模型，但由简至繁，感知机却是神经网络和支持向量机的基础。

缓下脚步·2023-09-24 17:04

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法

从白天到早上·2023-09-24 16:35

python进行多元非线性回归_免费Python机器学习课程二：多元线性回归

线性回归可能是最简单的机器学习算法。对于初学者来说非常好，因为它使用简单的公式。因此，这对学习机器学习概念很有帮助。在本文中，我将尝试逐步解释多元线性回归。

weixin_39606799·2023-09-24 11:10

一些常见的算法

在求解机器学习算法的模型参数时，梯度下降是最常采用的方法之一。离散微分算法：一种模拟调节器的离散

嵌入式新手小张·2023-09-24 10:48

大数据开发工程师的面试题

Hadoop构建大数据系统；3.如何使用MapReduce来处理大数据；4.如何使用Spark分析大数据；5.如何使用NoSQL数据库构建大数据系统；6.如何使用数据挖掘技术对大数据进行分析；7.如何使用机器学习算法对大数据进行分析

高天艳阳·2023-09-24 08:00

最著名的监督机器学习算法

监督机器学习算法的类型：1.回归如果输入变量和输出变量之

Darren老师·2023-09-24 04:49

KNN-K近邻算法（K-Nearest Neighbors）

可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程k近邻算法k近邻算法整体是这样的一个算法，我们已经知道的这些数据点其实是分布在一个特征空间中的，通常呢，我们使用一个二维的平面来演示

DevGeek·2023-09-23 23:35

scikit-learn机器学习算法封装

K近邻算法K-最近邻（KNN）是一种有监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。它基于一个非常简单的想法，数据点的值由它周围的数据点决定。考虑的数据点数量由k值确定。因此，k值是算法的核心。

DevGeek·2023-09-23 23:04

感知器算法

感知器是一种简单的机器学习算法，用于二元分类问题（即将数据分为两个类别）。它是人工神经网络的早期形式，由FrankRosenblatt在1957年提出。

猫一样的女子245·2023-09-23 22:06

记录一下数据分析实习面试遇到的问题

问了一下最熟悉的机器学习算法有哪些，当时脑子里只出现了支持向量机。数据很少的时候怎么分析，数据不平衡问题，测试集与训练集的划分问题。（比如做推荐系统的话）对某特征分层，应该怎么分。

Axhy·2023-09-23 22:18

【全网最全】2023华为杯研赛E题高质量资料获取入口

，随访流水号是患者的后续诊断号码，表3有对应的数据，首先需要做下数据整理，需要整理出每次诊断的指标（包括表1中人物信息、表2中的检查指标以及表3中的检查指标，基于流水号进行匹配整合）这个题目主要涉及到机器学习算法

小笼包数模·2023-09-23 21:21

2021年第11周（3.8～3.14）

照旧2读书和学习：（1）《Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow》，进度ch5/16.scikit-learn可真够方便的，一些基础的机器学习算法只要几行代码就搞定啦

孙文辉已被占用·2023-09-23 19:57

梯度下降优化方法概述

梯度下降是优化神经网络和机器机器学习算法的首选优化方法。本文重度参考SEBASTIANRUDER的文章。对于英文比较好的同学请直接阅读原文。本文只为个人的学习总结，难免有所欠缺和不足。

sunny4handsome·2023-09-23 16:31

机器学习笔记 - k-NN算法的数学表达

一、概述所有的机器学习算法都是有假设前提的。k-NN算法的假设前提是相似的输入有相似的输出。其分类规则是对于测试输入x，在其k个最相似的训练输入中分配最常见的标签。

坐望云起·2023-09-23 13:57

huggingface连接不上的解决方案

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2023-09-23 00:58

python学习资料

微信公众号:1.python中文社区2.python爱好者社区3.人工智能爱好者社区4.机器学习算法与python学习5.菜鸟学python视频资料:1.中谷教育python视频(38集全)链接:https

数据科学爱好者·2023-09-22 19:10

流行的机器学习算法——线性回归

线性回归（LinearRegression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。

·2023-09-22 12:58

机器学习大作业--Python城市空气质量的分析与预测

需要完整项目源码和论文报告可以私信我或加QQ1878073201机器学习大作业–基于机器学习算法、KNN、SVM、LSTM、决策树、随机森林、线性回归分析对空气质量的分类、识别和预测:本文针对江西省南昌市

黎明的前夜·2023-09-22 06:02

6.1 使用scikit-learn构建模型

转换器处理数据6.1.2将数据集划分为训练集和测试集6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维1、数据预处理2、PCA降维算法代码 scikit-learn（简称sklearn）库整合了多种机器学习算法

清木!·2023-09-21 15:47

机器学习——特征工程和评价指标

特征工程就是使用一些技巧来处理数据，使数据特征能在机器学习算法中发挥更好的作用本质而言，特征工程其实就是数据预处理2、机器学习常见评价指标：1、AUC是二分类模型的一个评价指标，与AUC

疋瓞·2023-09-21 09:44

1月20日Yoshua Bengio在Quora上的问答记录

6.为什么bengio认为当前机器学习算法限制在于它们需要足够多的数据来学习？7.为什么无监督重要？8.怎么看待AreMLandStatisticsCo

周建丁·2023-09-21 07:08

基于随机森林+小型智能健康推荐助手(心脏病+慢性肾病健康预测+药物推荐)——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计运行环境Python环境依赖库模块实现1.疾病预测2.药物推荐3.模型测试1）模型导入2）相关代码（1）模型预测（2）模型应用创新（3）用户接口及界面可视化代码系统测试1.训练准确度2.测试效果3.模型应用其它相关博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Kaggle上公开的数据集，旨在对心脏病和慢性肾病进行深入的特征筛选和提取。它利用了随机森林机器学习模型，通过对这些特征进行训

小胡说人工智能·2023-09-20 14:50

基于随机森林+小型智能健康推荐助手(心脏病+慢性肾病健康预测+药物推荐)——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（二）

目录前言总体设计运行环境Python环境依赖库模块实现1.疾病预测2.药物推荐1）数据预处理2）模型训练及应用3）模型应用其它相关博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Kaggle上公开的数据集，旨在对心脏病和慢性肾病进行深入的特征筛选和提取。它利用了随机森林机器学习模型，通过对这些特征进行训练，能够预测是否患有这些疾病。不仅如此，该项目还会根据患者的症状或需求，提供相关的药物推荐，从而实现

小胡说人工智能·2023-09-20 14:49

基于随机森林+小型智能健康推荐助手(心脏病+慢性肾病健康预测+药物推荐)——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境依赖库模块实现1.疾病预测1）数据预处理心脏病数据集预处理慢性肾病数据预处理2）模型训练及保存定义模型结构心脏病数据集定义模型慢性肾病数据集定义模型保存模型心脏病模型保存慢性肾病数据集定义模型3）模型应用慢性肾病模型应用创新慢性肾病模型应用创新其它相关博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Kaggle上公开的数据集，旨在对心脏病

小胡说人工智能·2023-09-20 14:18

python实现概率统计_机器学习中的概率统计：Python语言描述

对图书下载、阅读卡购买有疑问：立即进入帮助中心>>图书简介目录本书围绕机器学习算法中涉及的概率统计知识展开介绍，沿着概率思想、变量分布、参数估计、随机过程

锋语声·2023-09-20 13:21

机器学习算法基础--逻辑回归简单处理mnist数据集项目

目录1.项目背景介绍2.Mnist数据导入3.数据标签提取且划分数据集4.数据特征标准化5.模型建立与训练6.后验概率判断及预测7.处理模型阈值及准确率8.阈值分析的可视化绘图9.模型精确性的评价标准1.项目背景介绍"""MNIST数据集是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据集，包含了60,000个样本的训练集以及10,000个样本的测试集。在这里我们给出个10000个数据集，以下我

温柔济沧海·2023-09-20 11:18

sklearn调包侠之K-Means

K-Means算法k-均值算法（K-Means算法）是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题。

罗罗攀·2023-09-20 10:48

机器学习：特征工程基本流程

一、背景概述特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程，指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的是使模型的性能得到提升。

向着光噜噜·2023-09-20 06:24

建议收藏！从零开始学PyTorch

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：机器学习算法那些事PyTorch是一个深度学习框架，旨在实现简单灵活的实验。

小白学视觉·2023-09-20 04:29

专治机器学习面试：机器学习各个算法的优缺点！

今天有朋友聊起来，机器学习算法繁多，各个算法有各个算法的特点。以及在不同场景下，不同算法模型能够发挥各自的优点。今天呢，我把常见的、常用的算法模型进行了一个大概的总结。包括其分支以及各分支的优缺点。

Python数据开发·2023-09-20 04:26

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境Scikit-learnt模块实现1.数据预处理2.客流预测3.百度地图API调用4.GUI界面设计5.路径规划6.智能推荐系统测试1.训练准确率2.测试效果3.程序应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT（梯度提升决策树）模型进行排队时间的预测。它旨在

小胡说人工智能·2023-09-20 04:04

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境Scikit-learnt模块实现1.数据预处理2.客流预测1）创建并保存模型2）损失函数3）测试集测试4）自定义特征并预测3.百度地图API调用1）申请密钥2）地址编码服务3）轻量级路线规划服务相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT（梯度提升决策树）模型

小胡说人工智能·2023-09-20 04:33

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境Scikit-learnt模块实现1.数据预处理2.客流预测3.百度地图API调用4.GUI界面设计1）手绘地图导入2）下拉菜单设计3）复选框设计4）最短路径结果输出界面设计5）智能推荐结果输出设计6）界面展示5.路径规划6.智能推荐相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时

小胡说人工智能·2023-09-20 04:33

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境Scikit-learnt模块实现1.数据预处理1）加载数据集2）时间划分与保存3）处理天气预报数据4）增加特征5）合并特征值相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT（梯度提升决策树）模型进行排队时间的预测。它旨在为用户提供一种自主选择多个目的地的功能，然后

小胡说人工智能·2023-09-20 04:01

【机器学习】特征预处理

人工智·2023-09-20 03:01

人工智能发展岗位

使用深度学习和传统机器学习算法来解决问题。通常需要编程、数据分析和模型评估的技能。深度学习工程师：专注于深度学习领域，负责设计、训练和优化深度神经网络模型。通常需要深度学习

就叫飞六吧·2023-09-19 16:55

超参数

超参数：在我们运行机器学习算法之前，需要指定的参数。模型参数：算法过程中学习的参数。

Waldo_cuit·2023-09-19 00:51

在线学习(Online learning)与离线学习（Offline learning）

目录简介离线学习在线学习在线学习算法的分类在线学习算法的优化对比总结参考文献简介机器学习领域中，可将机器学习算法分为在线学习和离线学习。需要根据数据选择不同的线性可分和线性不可分的核函数。

TingCole·2023-09-18 22:38

Chatbot到底提供了哪些便利？来看看“中文版Chatbase”

随着自然语言处理和机器学习算法的进步，Chatbot已经发展到可以提供准确和个性化的响应，从而增强整体客户体验。像HelpLook的Chatbot功能就是比较有代表性的。

LookLook同学·2023-09-18 18:24

(三)算法推导与案例-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

机器学习包含深度学习,深度学习是机器学习算法的一个延伸,运用比较广泛,牛逼.在计算机视觉和自然语言处理中更胜一筹.它把神经网络进行了一个延伸.说白了就是机器学习有个算法就是神经网络,深度学习比

努力奋斗的durian·2023-09-18 16:24

回归问题简介以及与分类问题的区别

数据科学家使用许多不同类型的机器学习算法来发现大数据中的模式，这些模式可带来切实可行的见解。从较高的层次上讲，这些不同的算法可以根据它们“学习”数据进行预测的方式分为两类：监督学习和无监督学习。

你今天机器学习了么·2023-09-18 13:13

作为一名python开发者，想要兼职接单，需要学那些技术？要达到什么水准？为什么要学这些技术？

基础知识和语法的重要性：2.学习Python基础知识和语法的技术：3.达到的水准：二、Web开发相关技术1.前端开发技术：2.后端开发技术：3.其他相关技术：三、数据科学与机器学习1.数据处理和分析：2.机器学习算法

SpringJavaMyBatis·2023-09-18 11:43

Python共生矩阵对比奇异值分解 (SVD)和词嵌入

许多机器学习算法和几乎所有深度学习架构都无法处理原始形式的字符串或纯文本。它们需要数字作为输入来执行任何类型的工作，从广义上讲是分类、回归等。

亚图跨际·2023-09-18 07:20

机器学习算法基础--Generalized Linear Regression Model

目录1.数据的处理及查看2.数据的处理及可视化3.模型的创建与拟合4.算法可视化效果图5.多维度模型可视化线性回归讲了很多次了，广义线性回归无非就是拟合的多项式曲线的次数的变化，就不再推导公式和算法流程了。1.数据的处理及查看importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimpo

Danceful_YJ·2023-09-18 06:56

物联网：用python调入机器学习分析物联网数据入侵检测模块

这涉及将原始数据转换为可以在机器学习算法中使用的格式。对于物联网数据，可能需要进行数据清理、处

Solitary_孤影照惊鸿·2023-09-18 00:17

机器学习算法总结

回归算法线性回归算法：支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet）非线性回归算法二元决策树：分割点评价标准是基尼不纯性度量和信息增益自举集成（Bagging）：从训练数据集获得一系列的自举样本，对每一个自举样本训练一个基学习器，将基学习器的均值作为结果。梯度提升算法：与Bagging和随机森林的不同之处在于它在减少方差的同时，

doverxu·2023-09-17 16:03

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