python机器学习项目案例

家居行业EDI：爱室丽Ashley EDI 项目案例

爱室丽Ashley（AshleyFurnitureIndustries），是一家美国家居用品制造商和零售商。目前爱室丽Ashley通过两个分销渠道销售家居用品和配件：独立家具经销商和700多家AshleyFurnitureHomeStore零售家具店，在中国、越南、美国等地设有制造和分销设施。由于业务需求迅速增长，使得Ashley需要关注数据处理效率以及持续优化的可能性。在零售行业扎根已久的EDI
知行EDI·2023-10-30 05:48

李峋爱心代码 程序员教你用代码制作爱心网页[樱花+爱心]，正好拿去送给女神给她个惊喜

博客来源于项目以及编程中遇到的问题总结，偶尔会有读书分享，我会陆续更新Java前端、后台、数据库、项目案例等相关知识点总结，感谢你的阅读和关注，希望我的博客能帮助到更多的人，分享获取新知，大家一起进步!
晚安独角兽·2023-10-30 02:37

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

QT基础入门——项目案例（七）

前言：前面我们已经把基础的QT知识学习了一遍，已经足够运用这些知识做一个简单的小项目了，那么现在就让我们将所学的知识运用到现实操作中，来做一个简单的翻硬币小项目练练手吧目录一、项目简介：二、项目的基本配置和资源添加1.创建项目2.添加资源文件三、主场景1.设置游戏主场景配置2.设置背景图片3.创建开始按钮4.开始按钮跳跃特效实现5.创建选择关卡场景6.点击开始按钮进入选择关卡场景四、选择关卡场景1
嵌入式的那些事儿·2023-10-29 21:13

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

python数据分析与数据挖掘 张良均 视频_python数据分析与数据挖掘 张良均 视频|界首制作项目可行性研究...

PPP项目融资项目案例，项目融资贷款与一般固定资产贷款的区别一至七月，互联网企业完成互联网数据中心业务支出六二.五亿元，同比增长一.七%；截至七月末，部署的效劳器数量达一二六.六万台，同比增长三五.三%
weixin_39756696·2023-10-29 18:06

微信小程序项目案例之导游证考试刷题小程序

前言很多计算机专业的同学在做毕设选题时不知道该如何选题，有的同学是已经选择了要开发一款小程序，但是又不知道开发哪类小程序。本篇将为大家介绍一个小程序的开发方向，考试刷题类小程序是目前比较火的小程序项目之一，在小程序开发过程中可以使用多中开发技术栈，本篇以微信小程序原生开发技术讲解一下刷题类小程序的开发思路以及实现过程。为什么要开发导游考试小程序？作为一名导游，拥有导游证是必不可少的。然而，备考导游
柯晓楠·2023-10-29 17:12

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

OV7670摄像头模块资料

OV7670摄像头模块资料实物案例：实物项目案例一、实物图和原理图二、模块简介OV7670是OV（OmniVision）公司生产的CMOSVGA图像传感器。
-liming-·2023-10-29 03:01

【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

Unity - 计算两个向量之间的夹角

项目案例：判断一个目标点是否在角色的视野范围。思路分析视野的大小我们是用角度来确定，假如视野的大小是90度，即角色看向正前方，从角色位置出发，任意一个向量和正前方的向量的夹角结果是一个向量。
云端上的蚂蚁·2023-10-28 22:19

【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

uniapp表单验证方法封装

本次代码完全是uniapp官方源码，写在这里是记录笔记，如果想看源码，可以打开uniapp软件新建项目，选择uniapp官方项目案例即可。
如果会御剑·2023-10-28 16:23

【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

【案例】知名银行客服中心——文本智能分析技术助力银行“数字新客服”建设...

“本项目案例由佰聆数据投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
数据猿·2023-10-28 02:55

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

Java提升技术，进阶为高级开发和架构师的路线

Java设计模式实战链接：这里用生活例子帮助理解模式的思维，用实际项目案例让你理解如何应用。代码实例都是实际项
IT利刃出鞘·2023-10-28 00:43

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

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

【Python机器学习】零基础掌握FeatureHasher特征提取

如何高效地处理海量特征数据？在大数据和机器学习的时代，处理海量的数据特征是一个常见但棘手的问题。特别是在文本分析、社交媒体挖掘或电子商务推荐系统中，数据维度经常会非常高。那么，如何在不损失太多信息的情况下，高效地处理这些高维数据呢？想象一下，一个社交媒体分析公司希望从数百万条微博、博客或评论中识别出具有营销价值的关键字。这些文本数据中含有大量的特征（关键字），直接进行分析将非常耗时和计算密集。一种
Mr数据杨·2023-10-26 10:09

《从青铜学到王者》Python机器学习工程师之 概述与数据的预处理 ,数据编码 01

每天妹子看一遍，天天学习学不厌系列文章目录第一章《从青铜学到王者》Python机器学习工程师之概述01文章目录每天妹子看一遍，天天学习学不厌系列文章目录机器学习概述什么是机器学习为什么需要机器学习机器学习的问题机器学习的种类机器学习的一般过程机器学习的典型应用机器学习的基本问题数据预处理均值移除
驭风少年君·2023-10-26 03:37

Python机器学习17——Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)

最近XGboost支持分位数回归了，我看了一下，就做了个小的代码案例。毕竟学术市场上做这种新颖的机器学习和传统统计学结合的方法还是不多，算的上创新，找个好数据集可以发论文。代码实现导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimport
阡之尘埃·2023-10-26 03:01

业务系统架构实践总结

可提供微服务项目搭建与毕业项目实战，博主也曾写过优秀论文，查重率极低，在这方面有丰富的经验✌博主作品：《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+MySQL
卡布奇诺-海晨·2023-10-26 02:32

基于Java+SpringBoot+SpringCloud+Vue前后端分离医院管理系统设计与实现

可提供微服务项目搭建与毕业项目实战，博主也曾写过优秀论文，查重率极低，在这方面有丰富的经验✌博主作品：《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+MySQL
卡布奇诺-海晨·2023-10-26 02:32

基于Java+SpringBoot+MyBatis的高铁/火车售票/订票系统

可提供微服务项目搭建与毕业项目实战，博主也曾写过优秀论文，查重率极低，在这方面有丰富的经验✌博主作品：《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+MySQL
卡布奇诺-海晨·2023-10-26 02:32

基于Java+SpringBoot+MyBatis+Vue前后端分离宠物领养设计与实现

可提供微服务项目搭建与毕业项目实战，博主也曾写过优秀论文，查重率极低，在这方面有丰富的经验✌博主作品：《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+MySQL
卡布奇诺-海晨·2023-10-26 02:57

【Python机器学习】之 Linear 线性回归法

Linear线性回归算法  回归分析是一种预测性建模技术，主要用来研究因变量（yiy_iyi）和自变量（xix_ixi）之间关系，通常被用于预测分析、时间序列等。  线性回归（LinearRegression）是利用线性回归方程的最小二乘法对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的方法。  假设一个房价-房屋面积数据信息情况如下图蓝点，通过线性回归方法拟合得到房价-房屋面积之间的线性关系，从而进
大小宝·2023-10-26 02:21

C语言从入门到进阶教程文章分享汇总~持续更新

目录一、C语言基础语法二、项目案例三、C语言高级四、C语言练习五、视频讲解六、C语言常用函数一、C语言基础语法C语言系统化精讲（一）：编程基础：https://blog.csdn.net/xw1680/
Amo Xiang·2023-10-24 20:46

h5跳转小程序

可以参考微信开放文档官网例子个人项目案例按照官网说明，使用官网的开放标签【wx-open-launch-weapp】2.1.wx.config中需要增加openTagList:['wx-open-launch-weapp
小魔女_b68a·2023-10-24 05:45

第177章 总结与回顾

最近老板安排了个任务，总结项目案例，我拖延了两个月没做，拖延的主要原因是气愤，觉得老板这个要求非常无理和自私，只从他自己需要的角度，而不从事情等价交换的原则来考虑，额外增加不必要的工作量，这不就是欺负我么
懂你如我·2023-10-24 05:14

2023年10月22日已更新 机器学习&深度学习千例 目录(已更新636篇)

10月促销价39.9(因为持续更新),python机器学习深度学习,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项目!!!
Hello NiKo·2023-10-23 16:14

Python——70个项目案例

Python——70个项目案例pdf：https://docs.qq.com/doc/DU1B0ZHlva0hQQVNa
代码输入中...·2023-10-23 15:08

【Python机器学习】零基础掌握LinearDiscriminantAnalysis判别分析

如何更精准地进行分类预测？在现实生活中，分类问题无处不在。例如在医疗领域，是否能准确区分患者患有某种疾病的风险至关重要。简单的逻辑回归或决策树算法虽然有用，但有时候需要更精细和强大的工具来解决更复杂的分类问题。假设医生希望根据患者的年龄、体重、身高和血糖四个指标来预测患者是否有高血压的风险。通常，这个问题可以通过收集历史数据来解决。年龄体重身高血糖是否高血压45851705.8是50901606.
Mr数据杨·2023-10-23 14:29

【Python机器学习】零基础掌握QuadraticDiscriminantAnalysis判别分析

如何准确地区分不同种类的水果？在日常生活中，人们经常面临需要区分不同种类物品的情况。以水果店为例，假设有一个水果店主希望通过水果的颜色、大小、重量和甜度等特征来自动区分出苹果、橙子和香蕉。解决思路：收集一些水果的样本数据，包括颜色、大小、重量和甜度等。使用这些数据来训练一个模型。用该模型来预测新进水果的种类。颜色大小重量甜度种类0.50.51507苹果0.60.61606苹果0.40.41408苹
Mr数据杨·2023-10-23 13:57
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