Python机器学习基础教程第18页

大学C语言学习笔记（C语言程序设计第五版——谭浩强，翁凯C语言基础教程）基础、算法、程序结构、数组、函数、指针、枚举、结构、联合

目录第一章——基础程序计算机语言C语言的特点C语言中的变量与常量常变量标识符数据类型整型数据（int）字符型数据（char）浮点型数据（float、double）表示常量的类型运算符C语句数据的输入输出C语言程序结构特点第二章——算法程序的组成算法流程图结构化程序设计方法第三章——程序结构顺序结构分支结构——if语句分支结构——if……else分支结构——多重if……else语句分支结构——嵌套i

Etui۹(･༥･´)و ̑̑·2023-10-31 01:27

C语言基础教程之错误处理

C语言不提供对错误处理的直接支持，但是作为一种系统编程语言，它以返回值的形式允许您访问底层数据。在发生错误时，大多数的C或UNIX函数调用返回1或NULL，同时会设置一个错误代码errno，该错误代码是全局变量，表示在函数调用期间发生了错误。您可以在errno.h头文件中找到各种各样的错误代码。所以，C程序员可以通过检查返回值，然后根据返回值决定采取哪种适当的动作。开发人员应该在程序初始化时，把e

诸葛青云999·2023-10-30 19:37

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score,\mean_absolute_error,\mea

Perley620·2023-10-30 12:04

【Python机器学习】零基础掌握SGDRegressor经典线性回归

如何在短时间内精准预测房价？随着房地产市场的日趋复杂，准确和快速地预测房价变得愈加重要。传统的预测方法往往耗时长、准确度低，那么有没有更高效、准确的方法呢？考虑一个房地产经纪公司，该公司希望通过一些房屋特征（如面积、地段、楼层等）来快速预测房价。一种有效的解决思路是应用机器学习算法进行预测。这里介绍的算法就是SGDRegressor，它是一个基于梯度下降的线性回归模型。房屋面积（㎡）地段评分楼层装

Mr数据杨·2023-10-30 12:04

Python基础教程之Python 字符串(String) 详解

目录Python3字符串Python访问字符串中的值Python字符串更新Python转义字符Python字符串运算符实例(Python3.0+)Python字符串格式化Python三引号f-stringUnicode字符串Python的字符串内建函数Python3字符串字符串是Python中最常用的数据类型。我们可以使用引号('或")来创建字符串。创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。例如

Soinice·2023-10-30 12:53

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线实验

猫头丁·2023-10-30 12:11

【Python机器学习】零基础掌握LinearRegression经典线性回归

有没有想过，为什么房价会受到多种因素的影响？现代生活中，购房是大多数人的一项重要任务。但是房价是如何确定的呢？通常，房价不仅受到地理位置的影响，还受到房屋大小、装修程度等多种因素的综合作用。那么，如何准确地预测一个房子的合理售价呢？为了解决这个问题，这里提出了一个解决思路：使用线性回归模型。这种模型可以根据多个变量（如地理位置、房屋大小、装修程度等）来预测一个目标变量（房价）。假设有以下模拟的房价

Mr数据杨·2023-10-30 11:07

【Python机器学习】零基础掌握RidgeClassifier线性分类器

面临选择，如何更准确地预测乳腺癌？在医疗领域，准确地预测疾病的发生非常关键。尤其是像乳腺癌这样常见但又严重的疾病，早期诊断和预测可以极大地提高治疗成功率。那么问题来了，如何在大量的医疗数据中，准确、快速地诊断乳腺癌？假设有以下一组乳腺癌相关的医疗检查数据，其中包括患者年龄、肿瘤大小、细胞形态等多个因素。年龄肿瘤大小细胞形态检查结果452.510503.121…………为了解决这个问题，一种有效的方法

Mr数据杨·2023-10-30 11:50

python机器学习（2）

第一章.机器学习1.GPU：图形处理单元。CPU：计算处理单元。2.监督学习：利用一组标记数据对未标记数据进行分类的方法。（通过比对预测结果和期望结果，不断提升性能）3.无监督学习：数据没有标签，通过算法得出结论。（数据尽可能是具有较高的类内相似性和较低的类间相似性）4.决策树的组成：在具体特征上执行测试的决策结点（该节点负责开枝散叶），以及说明目标属性的叶子节点。第二章.神经网络1.神经网络是监

for myself·2023-10-30 09:23

python机器学习——xgboost简介

xgboost简介（1）背景（2）什么是XGBoost（3）为什么要用XGBoost（4）XGBoost相比传统gbdt有何不同？xgboost为什么快？xgboost如何支持并行？参考（1）背景Boosting分类器属于集成学习模型，它基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型会不断地迭代，每次迭代就生成一颗新的树。对于如何在每一步生成合理的树，大家

曹文杰1519030112·2023-10-30 09:17

【Python机器学习】零基础掌握PolynomialCountSketch内核近似特征

面临挑战的机器学习模型：如何提高准确性？在实际应用中，机器学习模型常常面临一个问题：如何在保持模型复杂性不变的情况下，提高模型的准确性？特别是在处理高维数据集时，这个问题尤为突出。这里，有一种名为“核方法”的技术可以解决这个问题，但通常会增加计算成本。那有没有办法同时达到提高准确性和降低计算成本的双赢局面呢？这次要介绍的算法就是一个解决方案，它叫做PolynomialCountSketch，这个算

Mr数据杨·2023-10-30 09:39

【Python机器学习】零基础掌握IterativeImputer缺失值填充

有没有在数据分析过程中遇到过缺失值的问题？面对数据缺失这一常见但棘手的问题，很多人可能会选择直接删除缺失值或用平均值、中位数等进行填充。但这样做往往会引入偏见或误差。有没有一种方法可以更智能地估算这些缺失值呢？考虑到一个现实生活中的例子：假设在健康体检中，有一些指标由于各种原因（设备故障、操作失误等）没有被准确记录，导致数据缺失。这些指标包括身高、体重、血压和血糖等。在这种情况下，一种更智能的解决

Mr数据杨·2023-10-30 07:34

2019-03-06 python基础教程-文件

1.参数mode'r'读取模式；'w'写入模式；‘x’独占写入，文件已存在时报错；‘+’读写模式‘a’附加模式；'b'二进制模式（与读写结合使用）;‘t’文本模式ps：r+/w+后者截断文件默认'rt'windows的换行是\r\n，unix的是\n，mac的是\rf.write()f.read()f.close()管道|将一个命令的标准输出链接到下一个命令标准输入文件随机存取：seek()and

hhhhlyy·2023-10-30 02:01

Python gRPC 基础教程

Python中gRPC的基本教程介绍。本教程提供了Python程序员使用gRPC的基本介绍。通过浏览此示例，您将学习如何：在.proto文件中定义服务。使用协议缓冲区编译器生成服务器和客户端代码。使用PythongRPCAPI为您的服务编写一个简单的客户端和服务器。它假设您已经阅读了gRPC简介并且熟悉协议缓冲区.您可以在proto3语言指南中找到更多信息和Python生成的代码指南.为什么要使用

LiuPig刘皮哥·2023-10-30 01:49

Python机器学习12——神经网络

本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序参考书目：陈强.机器学习及Python应用.北京：高等教育出版社,2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。本节开始机器学习中最强大的神经网络方法。神经网络有专门的深度学习领域，也是我之后会开设专门的深度学习领域的代码案例。具体而且，现在主流的神经网络有多层感知机

阡之尘埃·2023-10-30 01:49

【Python机器学习】零基础掌握permutation_importance检验、检查

如何优雅地处理数据中的缺失值？在数据分析、机器学习或者数据科学中，经常会遇到一个问题：数据集中存在缺失值。这种情况下，如何才能准确地分析数据、构建模型呢？以一个简单的医疗研究为例。假设有一个数据集，收集了糖尿病患者的各项指标，比如年龄、血糖、血压、胰岛素水平等。但是总有一些数据是缺失的，可能是因为病人未能提供，或者是数据收集过程中的失误。假设有以下一个医疗数据集：年龄血糖血压胰岛素水平457.21

Mr数据杨·2023-10-30 01:39

AE基础入门教程，初学者必须掌握的十个工具

下面小编将为大家来介绍AE基础教程入门。1.ShaperLayers（图形层）AE的使用可以从图形层开始，它是2D的平面图层。

qi1329147·2023-10-30 00:12

在Obsidian中使用标签组织文档

关键字ObsidianObsidian标签Obsidian基础教程背景概述相信愿意花费时间看这篇小文的人大抵也要以码字为生。随着廉价云存储和NAS走进日常生活，存储文档和资料远不止随身优盘。

grass_rt·2023-10-29 22:56

2021-01-20GIS基础教程之坐标系

我设想了两篇基础教程，坐标系是第一篇，第二篇是关于GIS常用数据格式与ArcGIS数据交换基础，如果有人想了解其他的，欢迎留言，看看能不能做成一个系列。

花花妞·2023-10-29 21:17

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

活动简介欢迎来到Python机器学习算法系列在线分享的第四集.上期回顾，请参考：Python机器学习算法实践III-随机森林及应用本次分享为大家介绍逻辑回归（LogisticRegression）以及它的应用

MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

Java基础教程10-逻辑运算-与或

这篇介绍Java中逻辑运算操作，分别是与（&&）或(||),和前面if控制语句结合，来写三个简单例子，分别测试与或。Java中位运算有与（&）或（|）非（~）操作，这里不介绍位运算。1.逻辑与packageLessons;/**逻辑运算*主要有与或*&&->AND*||->OR*/publicclassMyClass{publicstaticvoidmain(String[]args){inta=

Anthony_tester·2023-10-29 19:09

java do while 循环语句_Java do while循环语句用法

首页>基础教程>循环条件语句>循环语句whileJavadowhile循环语句用法do-while循环，先执行一次，然后在判断，如果条件成立，在循环执行，如果不成立，继续往下执行语法do{statement

maruShien·2023-10-29 16:52

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_Python机器学习中七种损失函数的科学指南...

作者|KHYATIMAHENDRU编译|CDA数据分析师损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码前言首先想象一下一个场景–你已经在给定的数据集上训练了一个机器学习模型，并且已经准备将其放在客户面前。但是，这个时候你应该如何确定该模型会给出最优的结果呢？是否有一种度量标准或技术可以帮助你快速评估数据集中的模型？当然有了—简单

weixin_39806413·2023-10-29 16:18

sklearn 线性回归_Python机器学习之线性回归入门（二）

线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归分类相信大家都不会陌生，生活中会见到很多的应用，比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等，就是基于数据集，作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分，最普遍

weixin_39525865·2023-10-29 16:47

肝！十大 Python 机器学习库

今天我们就来介绍2021年最为重要的10个Python机器学习相关的第三方库，不要错过哦TensorFlow什么TensorFlow如果你目前正在使用Python进行机器学习项目

小詹学 Python·2023-10-29 14:03

《Python机器学习》特征抽取——kPCA

说明：关于本书:《Python机器学习》本笔记侧重代码调用，只描述了一些简单概念，本书的公式推导不在这里展示接上文特征抽取可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下

rocling·2023-10-29 14:12

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c

Luara_lyy·2023-10-29 14:12

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

十分钟掌握python机器学习特征选择-1.jpg(33.2KB,下载次数:0)2018-6-2623:01上传在机器学习中，特征选择是实践中的一步，帮你在所有特征中选择对结果贡献最多的特征。

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握。在机器学习的应用开发中，最基础的是特征工程。——吴恩达1.数据预处理数据预处理需要根据数据本身的特性进行，有缺失的要填补，有无效的要剔除，有冗余维的要删除，这些步骤都和数据

靖墨c·2023-10-29 09:10

【Python机器学习】零基础掌握VarianceThreshold特征选择

为什么数据预处理如此重要？在今天的数据驱动世界中，数据预处理成为一个不可或缺的步骤。但是，在大量的特征和数据中，如何有效地选择重要的特征以提升模型性能呢？假设有一个医疗诊断系统，用于诊断是否有心血管疾病。这个系统使用年龄、性别、血压、胆固醇等多个指标作为特征。然而，其中一些特征可能并不具备区分能力，比如说所有病人的某一项检测结果都是相同的，这样的特征对于诊断结果并没有帮助。年龄性别血压胆固醇是否心

Mr数据杨·2023-10-29 09:08

PostgreSQL基础知识（一）

基于《SQL基础教程》的一些常用语句总结1、连接PostgreSQL。

fengyunhong_123·2023-10-29 08:26

【Python机器学习】零基础掌握ExtraTreesRegressor集成学习

面临的问题：如何更准确地预测糖尿病患者的病情？在医疗领域，准确预测疾病的发展状况是至关重要的。尤其是对于糖尿病这样的慢性病，一个精准的预测模型能帮助医生制定更有效的治疗方案。但问题是，如何构建一个高准确度的预测模型呢？假设现有一组糖尿病患者的医疗数据，其中包括年龄、体重、血糖值等多个维度。这些数据可以用来训练一个模型，以预测未来的血糖波动情况。这次，将使用ExtraTreesRegressor算法

Mr数据杨·2023-10-28 23:33

【Python机器学习】零基础掌握HistGradientBoostingRegressor集成学习

如何更准确地预测糖尿病患者的未来健康状况？糖尿病是一个普遍存在的健康问题，对患者的生活质量有着严重影响。医生和研究人员经常依赖各种数据，如年龄、性别、体重和血糖水平，来预测糖尿病患者的未来健康状况。但是，传统的预测方法可能不够精准。那么有没有更先进、更准确的方法来做这件事呢？今天要介绍的算法HistGradientBoostingRegressor就是一个很好的解决方案。假设医院有以下几条糖尿病患

Mr数据杨·2023-10-28 23:02

【Python机器学习】零基础掌握PartialDependenceDisplay检验、检查

如何更好地理解模型对特定特征的依赖性？如何使用历史数据来预测明天股票市场的走势？想象一下，作为一名数据分析师，面对海量的数据，如何准确地预测明天股票市场的走势？这是一个复杂且具有挑战性的问题。但别担心，有一种神奇的工具可以帮助解析模型对各种因素（特征）的依赖性，从而更准确地进行预测。假设有以下模拟的股票历史数据：交易量市盈率利率指数明日股价1000202.050002001100222.15100

Mr数据杨·2023-10-28 22:44

10000字！图解机器学习特征工程

缺失值处理原文链接：https://www.showmeai.tech/article-detail/208作者：showmeAI引言上图为大家熟悉的机器学习建模流程图，ShowMeAI在前序机器学习实战文章Python

赵孝正·2023-10-28 20:39

【Python机器学习】零基础掌握isotonic_regression等渗回归

遇到了数据不一致的困扰吗？在市场分析、医疗研究或者其他数据密集型领域，经常会遇到一个问题：如何从一组不完全一致或者有噪音的数据中提取出有用的信息？例如，假设一家餐厅想要根据顾客的评分和消费金额来调整菜单。顾客评分消费金额（元）顾客年龄访问次数4.21002533.8853025.01502242.9504014.81202833.0603514.51102134.1953223.6803824.9

Mr数据杨·2023-10-28 17:28

Python机器学习实战：如何用Pandas处理缺失值

机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。现实和教程最大的区别之一是，现实的数据集是混乱不堪的，数据科学家90%的时间都花在数据预处理上，其中就包括处理缺失值(missingvalues)。Python做数据科学项目时通常用Pandas存储数据，所以我们重点讨论

数据工程与机器学习·2023-10-28 17:26

【Python机器学习】零基础掌握SimpleImputer缺失值填充

如何处理数据集中的缺失值，以便更准确地进行数据分析或模型训练？在数据分析和机器学习中，数据的完整性和准确性至关重要。但现实情况是，收集到的数据往往存在缺失值。例如，医疗研究中可能缺少某些患者的体重、年龄或血压等信息。这样的缺失值会对数据分析或模型训练产生不良影响。假设一个小型医院需要分析患者的多项身体指标（如体重、身高、血压和血糖）以预测其是否有糖尿病风险。收集到的数据可能如下：体重(kg)身高(

Mr数据杨·2023-10-28 17:17

第21-25关_少儿编程之CodeMonkey基础教程视频攻略

第21关视频教程青少儿编程之CodeMonkey基础教程攻略系列_第21关第22关视频教程青少儿编程之Code

极创未来GeeMaker·2023-10-28 14:46

【云原生】k8s and docker 环境搭建

k8sanddocker环境搭建提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

qq_17696807·2023-10-28 13:23

GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化

地质灾害是指全球地壳自然地质演化过程中，由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾害突发事件。由于降水、地震等自然作用下，地质灾害在世界范围内频繁发生。我国除滑坡灾害外，还包括崩塌、泥石流、地面沉降等各种地质灾害，具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。地质灾害危险性评价着重于根据多种影响因素和区域选择来评估在某个区域中某个阶段发生的地质灾害程度。以此预测和分析未来某

思考的小猴子·2023-10-28 01:26

Makefile 基础教程：从零开始学习

在软件开发过程中，Makefile是一个非常重要的工具，它可以帮助我们自动构建程序，管理程序依赖关系，提高开发效率。本篇博客将从基础开始，介绍Makefile的相关知识，帮助大家快速掌握Makefile的使用方法Makefile是什么Makefile是一个非常强大的构建程序工具，主要用于管理程序的依赖关系和构建规则。一个Makefile通常包含多个规则，每个规则都包含一个目标和一组依赖关系，用于描

小万哥丶·2023-10-28 00:12

Git基础教程(必学)

大家好，我是若川。持续组织了近一年的源码共读活动，感兴趣的可以加我微信ruochuan12参与，每周大家一起学习200行左右的源码，共同进步。同时极力推荐订阅我写的《学习源码整体架构系列》包含20余篇源码文章。历史面试系列。另外：目前建有江西|湖南|湖北籍前端群，可加我微信进群。在工作中，发现不少同学对Git的掌握非常基础，同样作为版本控制系统，使用好Git比SVN要更有挑战，需要对Git有一定的

若川视野·2023-10-27 12:11

Git基础教程

目录一、Git简介1、什么是Git？2、Git的特点3、集中式就是svn和csv这样的版本控制系统，分布式是git4、Git下载安装5、Git配置6、Git工作区、暂存区和版本库7、gitee开发文档二、Git基本命令操作1、Git基本命令操作2、创建本地空仓库：gitinit3、把文件添加到版本库4、版本回退5、Git的管理与修改6、版本穿梭7、分支操作一、Git简介1、什么是Git？Git是一

程序员小王꧔ꦿ·2023-10-27 12:05

Python机器学习——numpy

Python机器学习——numpy文章目录Python机器学习——numpy前言一、numpy是什么？

古明地板砖·2023-10-27 08:55

python基础教程四级查数据_四六级成绩还可以这样查？Python助你装B一步到位！！！...

昨天有很多同学在朋友圈秀六级成绩一个个都如(sang)此(jin)优(tian)秀(liang)当然也有悲催的哥们对于上面这位老弟我只能说：骚呢，兄弟这种事都能赶上，必须点赞一、需求分析在刷朋友圈的时候，看到很多同学截图不规整啊（没错，猪哥处女座），有些准考证号还没打马赛克，于是猪哥就在想能不能用Python生个四六级成绩截图出来，最好还能自动打码，这样岂不是可以直接发朋友圈，装逼一步到位！（别人

weixin_39869791·2023-10-26 17:29

案例为师实战为王-开启Python机器学习之路视频教程+课件

─章节01：Python基础与科学计算库numpy│课时1：Python基础2910.mp4│课时2：Python核心结构5750.mp4│课时3：Numpy数组3518.mp4│├─章节02：数据分析处理Pandas库│课时4：Numpy常用函数3344.mp4│课时5：Pandas数据处理方法5926.mp4│课时6：Pandas核心操作2542.mp4│├─章节03：回归算法│课时7：机器学

globals_11de·2023-10-26 13:28

python机器学习：集成算法与随机森林（5）

集成算法与随机森林importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12import

HarryStudyPython_ing·2023-10-26 12:30

【Python机器学习】零基础掌握BaggingClassifier集成学习

何提高分类模型的稳定性和准确性？在金融风控、医疗诊断或者社交媒体推荐等场景中，分类问题是常见的难题。但是，单一的分类模型（如SVM）在处理复杂或不均衡的数据集时可能会表现不佳。那么，有没有一种方法能够提高模型的稳定性和准确性呢？假设一家银行想要通过机器学习算法来提高信用卡欺诈检测的准确率。传统的SVM（支持向量机）虽然在某些情况下表现不错，但在面对复杂和不均衡的数据（如欺诈和非欺诈交易比例严重不平

Mr数据杨·2023-10-26 12:23

【Python机器学习】零基础掌握IsolationForest集成学习

如何有效地识别异常数据点？在日常工作和生活中，经常会遇到需要从大量数据中找出异常或者“不一样”的数据点的情况。比如在金融领域，怎样从数以百万计的交易记录中准确地找出可疑的欺诈交易？又或者在电商平台，如何从海量的商品评论中找出那些刷好评或刷差评的异常数据？有没有一种智能、高效的方式来解决这类问题呢？考虑一个电商平台，需要从大量的用户评论中找出刷单行为（即刷好评或刷差评）。传统的方式可能需要人工逐一审

Mr数据杨·2023-10-26 12:53

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