本篇的思维导图：项目实战(LightGBM回归模型)项目背景为促进产品的销售，厂商经常会通过多个渠道投放广告。本案例将根据某公司在电视、广播和报纸上的广告投放数据预测广告收益，作为公司制定广告策略的重要参考依据。本项目应用LightGBM回归算法进行项目实战，整体流程包括数据收集、数据预处理、探索性数据分析、特征工程、模型构建及优化、模型评估。数据收集本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：编号

本篇的思维导图：数据降维：主成分分析PCA建立模型分析特征数据时，很可能会面临特征数据维度过大的问题。例如，根据已有的信用卡持有人信息及其违约数据来建立信用卡违约预测模型时，数据可能包含申请人的收入、年龄、性别、婚姻状况、工作单位等数百个维度的特征。如果将所有特征数据都用来拟合模型，会提高模型的复杂度，造成过拟合风险显著增大，且不同的特征数据间可能存在共线性。此时就需要对数据进行降维，以浓缩特征向

本篇的思维导图：项目实战(XGBoost回归模型)项目背景为了降低不良贷款率，保障自身资金安全，提高风险控制水平，银行等金融机构会根据客户的信用历史资料构建信用评分卡模型给客户评分。根据客户的信用得分，可以预估客户按时还款的可能性，并据此决定是否发放贷款及贷款的额度和利率。数据收集本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：编号

本篇的思维导图：LigthGBM算法的核心思想LigthGBM算法是Boosting算法的新成员，由微软公司开发。它和XGBoost算法一样是对GBDT算法的高效实现，在原理上与GBDT算法和XGBoost算法类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。与传统的机器学习算法相比，LightGBM算法具有这些优势：训练效率更高；低内存使用；准确率更高；支持并行化学习；可

目前，很多机器学习项目的模型选择开始转向自动化，而特征工程仍然主要以人工为主。这个过程的重要性可能比模型选择更重要，人工得到的特征总带有一定的局限性。

本篇的思维导图：支持向量机分类的算法原理支持向量机分类算法的基本思路1.最大间隔支持向量机说到底就是一种“线性分类器”，它以“间隔”作为损失的度量，目标通过不断调整多维的“直线”——超平面，使得间隔最大化。所谓“支持向量”，就是所有数据点中直接参与计算使得间隔最大化的几个数据点，这是支持向量机的得名由来，也是支持向量机的全部核心算法。单就核心来看，实际上就是一种换了损失函数的线性方法。这种简化方法

本篇的思维导图：AdaBoost算法的核心思想AdaBoost算法（AdaptiveBoosting）是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方式按顺序训练弱学习器。针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分类效果调整数据的权重，在上一个弱学习器中分类错误的样本的权重会在下一个弱学习器中增加，分类正确的样本的权重则相应减少，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱学习器。

本篇的思维导图：项目实战(随机森林回归模型)项目背景作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国际民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义。弄清影响房价的主要经济因素，探究我国房地产投资是否过热，房价是否合理。房价的影响因素很多，本项目应用随机森林回归模型做初步的探究。数据收集所需要的数据文件如下百度云盘链接：链接：https://pan.

本篇的思维导图：项目实战(支持向量机分类模型)项目背景目前各大新闻网站很多，网站上的消息也是各式各样，本项目通过建立支持向量机分类模型进行新闻文本分类。数据收集所需要的数据文件如下百度云盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Zj-uTt_wdRcmDt3aumZ2nA提取码：z2e8本次建模数据来源于网络(自己也可以通过爬虫或者八爪鱼进行爬取，本人建议使用八爪鱼进行爬取，

本篇的思维导图：项目实战(支持向量机回归模型)项目背景股票投资（StockInvestment）是指企业或个人用积累起来的货币购买股票，借以获得收益的行为。股票投资的收益是由“收入收益”和“资本利得”两部分构成的。收入收益是指股票投资者以股东身份，按照持股的份额，在公司盈利分配中得到的股息和红利的收益。资本利得是指投资者在股票价格的变化中所得到的收益，即将股票低价买进，高价卖出所得到的差价收益。本

本篇的思维导图：集成模型介绍集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。集成学习模型的常见算法有Bagging算法和Boosting算法两种。算法类型模型名称

windows安装配置pytorch+vscode环境学习路径环境配置目标环境需求递归软件安装调试与配置：学习路径环境配置目标为机器学习项目服务-项目需要pytorch库适应自己的编程习惯-惯用vscode

本篇的思维导图：项目实战(KNN回归模型)K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。项目背景K近邻除了能进行分类分析，还能进行回归分析，即预测连续变量，此时的KNN称为K近邻回归模型。回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目应用K近邻回归模型进行探索新冠疫情、原材料、人工、物流等因素对零部件价格的影响。数据收集

本篇的思维导图：K近邻算法（英文为K-NearestNeighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。K近邻算法的基本原理K近邻算法的原理非常简单：对于一个新样本，K近邻算法的目的就是在已有数据中寻找与它最相似的K个数据，或者说“离它最近”的K个数据，如果这K个数据大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。以下图为例，假设五角星代表爱情片，三角形代表科幻片。此时加入一个新样本正方

本篇的思维导图：项目背景决策树除了能进行分类分析，还能进行回归分析，即预测连续变量，此时的决策树称为回归决策树。回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目应用决策树回归模型进行探索新冠疫情、原材料、人工、物流等因素对零部件价格的影响。数据收集所需要的数据文件如下百度云盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Zj-uTt_wdRcmDt3a

本篇的思维导图：朴素贝叶斯模型的算法原理朴素贝叶斯是贝叶斯模型当中最简单的一种，其算法核心为如下所示的贝叶斯公式：其中P（A）为事件A发生的概率，P（B）为事件B发生的概率，P（A|B）表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率，同理P（B|A）则表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率。举一个简单的例子：已知冬季一个人感冒（事件A）的概率P（A）为40%，一个人打喷嚏（事件B）的概率Pÿ

谷歌等巨头机器学习面试题：从逻辑回归到智力测验@wx:GMIS2017大会邓力演讲：无监督学习的前沿与SPDG方法的优良性@蚁工厂关系学习与深度表示学习文献/代码列表@爱可可-爱生活适合入门的8个趣味机器学习项目

机器学习之XGBoost算法1.什么是XGBoostXGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor#读取

28款GitHub最流行的开源机器学习项目摘要现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习得到了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA

在本文中分享了涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。这些机器学习项目构想将帮助你了解在职业生涯中取得成功、和当下就业所需的所有实践。

我又来解析代码了，今天解析的部分是优化测试集。1、使用每个实例的ID来判定这个实例是否应该放入测试集（假设每个实例都有唯一并且不变的ID)importhashlib#提供字符加密功能，将md5和sha模块整合到了一起deftest_set_check(identifier,test_ratio,hash):returnhash(np.int64(identifier)).digest()[-1]<

1.机器学习开发流程本篇基于前文机器学习项目周期进行进一步拓展。1.1数据一切从数据开始。对于要实现的项目目标，我们是否能获取到有效数据来支持项目开发？数据的质量

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吴恩达【深度学习工程师】专项课程包含以下五门课程：1、神经网络和深度学习；2、改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化；3、结构化机器学习项目；4、卷积神经网络；5、序列模型。

本篇的思维导图：决策树模型简介决策树模型的基本原理是通过对一系列问题进行if/else的推导，最终实现相关决策。下图所示为一个典型的决策树模型——员工离职预测模型的简单演示。该决策树首先判断员工满意度是否小于5，若答案为“是”，则认为该员工会离职，若答案为“否”，则接着判断该员工收入是否小于10000元，若答案为“是”，则认为该员工会离职，若答案为“否”，则认为该员工不会离职。该图所示即决策树模型

本篇的思维导图：机器学习项目流程大致分为以下6个环节：（1）项目背景(问题定义)（2）数据收集(3)数据预处理与探索性数据分析(4)特征工程（5）构建模型：机器学习模型（算法）的选择

本篇的思维导图：一元线性回归的数学原理一元线性回归模型又称为简单线性回归模型，其形式可以表示为如下所示的公式。y＝ax＋b其中，y为因变量，x为自变量，a为回归系数，b为截距。如下图所示，其中y(i)为实际值，y'(i)为预测值，一元线性回归的目的就是拟合出一条线来使得预测值和实际值尽可能接近，如果大部分点都落在拟合出来的线上，则该线性回归模型拟合得较好。

本篇的思维导图：要对离散变量进行预测，则要使用分类模型。分类模型与回归模型的区别在于其预测的变量不是连续的，而是离散的一些类别，例如，最常见的二分类模型可以预测一个人是否会违约、客户是否会流失、肿瘤是良性还是恶性等。逻辑回归模型虽然名字中有“回归”二字，但其在本质上却是分类模型。逻辑回归模型的数学原理逻辑回归模型是分类模型，为什么名字里会含有“回归”二字呢？这是因为其算法原理同样涉及线性回归模型中

你可能听说过Kaggle数据科学竞赛，但你知道Kaggle还有许多其他功能，可以帮助你完成机器学习项目吗?

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文章目录前言一、转码方案的选择二、如何实现**1进行数值编码****2OneHot编码**总结前言最近在复盘一些机器学习项目时发现，在一些案例中对于离散特征转码方案的选择存在一些问题。

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整个专题共包括五门课程：01.神经网络和深度学习；02.改善深层神经网络-超参数调试、正则化以及优化；03.结构化机器学习项目；04.卷积神经网络；05.序列模型。课程视频网易云课堂

本文为你介绍23个经典的机器学习项目，值得收藏。我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？

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目录一、机器学习中常用的库二、机器学习项目实战架构（1）问题定义（2）数据的收集和预处理（3）选择机器学习模型（4）训练机器，确定参数（5）超参数调试和性能优化python里面包含定义好的数据结构以及很多库函数

一个很好的实践机器学习项目的方法：使用从UCI机器学习仓库链接，获取的数据集开启一个机器学习项目。

本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。1LeNet-5模型

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