python机器学习

机器学习：基于Python 机器学习进行医疗保险价格预测

机器学习：基于Python机器学习进行医疗保险价格预测作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！
i阿极（考研版）·2023-07-13 20:18

〖码银送书第三期〗《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》

前言近年来，机器学习方法凭借其理解海量数据和自主决策的能力，已在医疗保健、机器人、生物学、物理学、大众消费和互联网服务等行业得到了广泛的应用。自从AlexNet模型在2012年ImageNet大赛被提出以来，机器学习和深度学习迅猛发展，取得了一个又一个里程碑式的成就，深刻地影响了工业界、学术界和人们的生活。如今，机器学习、深度学习、人工智能已经成为信息领域最热门的研究方向，在就业市场这些领域的工作
码银·2023-07-13 17:52

python机器学习——机器学习相关概念 & 特征工程

目录机器学习特征工程1.特征抽取2.特征处理2.1归一化：传统精确小数据2.2标准化：大多数情况3.数据降维3.1特征选择3.2主成分分析PCA案例：超市订单分析机器学习监督学习：输入数据有特征有标签，即有标准答案分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络回归：线性回归、岭回归标注：隐马尔可夫模型(不做要求)无监督学习：输入数据有特征无标签，即无标准答案聚类：k-mean
Perley620·2023-06-23 01:28

从c进入c++学习笔记

系列文章目录提示：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系列文章目录前言一
内蒙肥羊·2023-06-22 12:36

人工智能气象一：深度学习预测浅水方程模式

查看原文>>>基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力目录专题一、Python软件的安装及入门专题二、气象常用科学计算库专题三、气象海洋常用可视化库专题四、爬虫和气象海洋数据专题五
吹翻书页的风·2023-06-22 07:48

Python机器学习入门｜系列教程

Python机器学习入门在本教程系列中，我们精心设计了课程Notebook。直接！
·2023-06-21 13:23

基于Python机器学习算法小分子药性预测（岭回归+随机森林回归+极端森林回归+加权平均融合模型）

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环境配置工具包模块实现1.数据预处理2.创建模型并编译3.模型训练系统测试工程源代码下载其它资料下载前言《麻省理工科技评论》于2020年发布了“十大突破性技术”预测，其中包括“AI药物分子发现”。该榜单解释了药物分子发现的挑战，指出药物分子的数量可能比太阳系中的原子还多。因此，从如此庞大的数量中找到有价值的分子是一项艰巨的任务，需要耗费大
小胡说人工智能·2023-06-20 14:17

Python机器学习算法入门指南(全)

前言机器学习作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。一个经典的机器学习的定义是：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,a
·2023-06-15 10:26

使用Paddle进行图像分类教程

最近学习简单研究了一下python机器学习相关知识，写一个博客也是对自己近期学习的总结吧，内容比较浅显大佬勿喷在本教程中，我们将使用PaddlePaddle框架进行图像分类。
·2023-06-14 18:48

小马赠书【第7期】清华出版社 IT BOOK 多得活动（送书5本）

`OpenCV`《OpenCV4.0+Python机器学习与计算机视觉实战》3.`Python`《Python高效编程——基于Rust语言》（新）4.`Ru
敬 之·2023-06-13 20:21

Python机器学习：如何使用Python实现人工智能算法？

下面是一些常用Python机器学习库和框架：Sc
蓝色心灵-海·2023-06-13 14:04

【几分醉意赠书活动 - 03期】 | 《Python系列丛书》

系列丛书》粉丝福利：书籍赠送：共计送出30本参与方式：关注公众号：码上天空回复关键词：我要抽奖截止时间：6.1818:00Python从入门到精通————————————————————OpenCV4.0+Python
几分醉意.·2023-06-12 22:57

Python机器学习之三：数据转换（归一化、标准化、正则化、二值化）

示例使用数据集：PimaIndian数据集我们先导入数据，并将特征与目标划分为X,Y：importpandasaspdimportnumpyasnpfilename='pima_data.csv'dataset=pd.read_csv(filename)#将数据分为输入和输出数据array=dataset.valuesX=array[:,:8]Y=array[:,8]数据转换（归一化、标准化、正则
余欲与鱼语渔·2023-06-12 03:16

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）

需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的
showswoller·2023-06-11 11:42

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
科研小白 新人上路·2023-06-10 04:31

Python机器学习--分类算法--朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法的类型有监督学习的分类算法朴素贝叶斯算法的原理基于贝叶斯理论和特征相互独立的假设；因为假定特征相互独立让问题变的简单，因为称为朴素朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯。篇幅较长，可根据旁边的目录来看朴素贝叶斯算法第一站:概率公式条件概率公式：为(即在事件B发生的情况下,事件A发生的概率):当A,B相互独立时P(AB)=P(A)∗P(B)全概率公式：贝
轻窕·2023-06-09 18:14

.vcxproj : error : 文件 E:\work\ImageManageSys\images\boat.png 包含在 None 和 None 项组中。项目项不允许这样做，它只能属于一个项

Qt系列文章目录提示：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的使用文章目录Qt系列文章目录前言一、问题原因二、解决方法前言使用visualstdio2019
妙为·2023-06-08 22:39

【第三章 Python 机器学习入门之Series和DataFrame的创建、索引、切片、数据清洗、数据分析等】

第三章Python机器学习入门之Series和DataFrame的创建、索引、切片、数据清洗、数据分析等第三章Python机器学习入门之Series和DataFrame的创建、索引、切片、数据清洗、数据分析等一
充电君·2023-06-08 20:57

【python】windows安装python 与 jupyter

文章目录前言conda安装安装conda安装jupyterpython机器学习包安装pip安装jupyter以及机器学习包conda安装pythonpip安装jupyter以及其他python包前言windows
SmellyKitty·2023-06-08 08:48

【Python机器学习】实现二分类混淆矩阵可视化

直接上代码defcm_plot(y,yp):'''y:真实值y_pred:预测值''''''混淆矩阵绘画'''fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#导入混淆矩阵函数cm=confusion_matrix(y,yp)#混淆矩阵print('混淆矩阵为：\n',cm)importmatplotlib.pyplotasplt#导入作图库plt.matshow
Rssevenn·2023-06-08 05:46

Python机器学习入门 - - 贝叶斯算法学习笔记

文章目录前言一、贝叶斯算法简介二、贝叶斯算法的数学原理1.条件概率2.全概率公式3.贝叶斯公式4.朴素贝叶斯分类器5.高斯朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器三、Python实现朴素贝叶斯分类总结前言贝叶斯公式是我们高中就耳熟能详的统计概率定理，贝叶斯公式给我带来的震撼就是竟然有人能通过已知去预测未知，有种说不出的神秘感！可能在世俗的理念中，这种未来的预测是十分荒谬不合乎逻辑的，但贝叶斯却用一
szu_ljm·2023-06-08 03:06

JavaScript中的几种计时操作

系列文章目录例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用文章目录系列文章目录前言一、JavaScript中的两种常用计时函数二、详细代码1.一次性计时器setTimeout2.周期性计数器3
YT20233·2023-04-21 20:40

python机器学习从入门到精通（第1天）

今天开始100天的machinelearning精通专栏了，搬砖搬砖，大家也可以去作者的https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code上看英文原版哈，我会整理，并且会介绍算法原理。开始学习了！第一天是关于数据处理工作。机器学习中的数据处理实践流程主要如下：第一步：python库导入。Numpy：数组处理Pandas：数据框，序列数据处理import
晓满未满·2023-04-21 18:50

朴素贝叶斯代码实现python

后验概率＝先验概率*调整因子条件概率求解小硬币的个数；朴素贝叶斯代码实现python机器学习之朴素贝叶斯算法详解_平原的博客-CSDN博客_朴素贝叶斯算法一、朴素贝叶斯
恶霸程序员388·2023-04-21 17:46

Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域应用

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
PhyliciaFelicia·2023-04-21 16:35

零基础入门python深度学习，应该掌握哪些内容？

在这篇文章中，我们将探讨Python机器学习和深度学习应该学习哪些内容，以帮助初学者快速掌握这个领域的核心概念和技术。
Python 集中营·2023-04-21 01:18

收藏夹整理

pythonpython学习网站：伯乐在线python相关的框架、库的中文文档:一译中文文档Python爬虫的工具列表数据分析、数据可视化:scipynumpypandasmatplotlib20个顶尖的Python
weixin_34318956·2023-04-20 22:16

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN（K-NearestNeighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为它没
showswoller·2023-04-20 06:44

【redis】BigKey

【redis】BigKey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
苗老八·2023-04-20 05:31

【redis】缓存双写一致性之更新策略探讨（上）

系列文章目录提示：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系列文章目录前言一
苗老八·2023-04-20 05:31

pandas

系列文章目录提示：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系列文章目录前言一
grant-ADAS·2023-04-19 22:24

python机器学习与深度学习在气象中如何应用？？如台风预报数据智能订正、预测风电场的风功率、预测浅水方程模式

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的
xiao5kou4chang6kai4·2023-04-19 03:22

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
思考的小猴子·2023-04-18 23:34

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
weixin_贾楠·2023-04-18 10:12

Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
xiao5kou4chang6kai4·2023-04-18 06:36

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

查看原文>>>基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力目录专题一、Python软件的安装及入门专题二、气象常用科学计算库专题三、气象海洋常用可视化库专题四、爬虫和气象海洋数据专题五
吹翻书页的风·2023-04-18 02:02

python机器学习决策树和SVM向量机算法实现红酒分类

1、红酒数据介绍经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，可以用于分类任务。具体每个字段的含义如下：alcohol：酒精含量百分比malic_acid：苹果酸含量（克/升）ash：灰分含量（克/升）alcalinity_of_ash：灰分碱度（以mEq/L为单位）magnesium：镁含量（毫克/升）total_phenols：总酚
申子辰林·2023-04-18 01:57

Python机器学习基础教程学习笔记（4）——KNN处理wave数据集（回归）

Python机器学习基础教程学习笔记（4）——KNN处理wave数据集（回归）1wave数据集wave数据集只有一个输入特征和一个连续的目标变量（或响应）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn
neumeng·2023-04-18 01:53

Redis常用命令

系列文章目录提示：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Redis
西城十七妹·2023-04-17 16:04

【Python机器学习】——训练/测试

Python机器学习——训练/测试文章目录Python机器学习——训练/测试一、Python机器学习训练/测试一、Python机器学习训练/测试评估模型在机器学习中，我们创建模型来预测某些事件的结果，就像在上一章中当我们了解重量和发动机排量时
玄链教育·2023-04-17 00:36

【Python机器学习】——决策树

Python机器学习——决策树文章目录Python机器学习——决策树一、Python机器学习决策树一、Python机器学习决策树决策树（DecisionTree）在本章中，我们将向您展示如何制作“决策树
玄链教育·2023-04-17 00:36

python机器学习——朴素贝叶斯算法笔记详细记录

文章目录朴素贝叶斯算法一、简介二、原理三、原理分析（实例）四、在Titanic数据集上的应用1.数据集介绍2.导入相关库3.读入数据和数据处理4.训练集和测试集的划分hold—outcrossvalidation简单交叉验证2-折交叉验证（2-foldCrossValidation，记为2-CV）K-折交叉验证（K-foldCrossValidation，记为K-CV）bootstrapping(
心无旁骛~·2023-04-16 16:30

python机器学习课程——决策树全网最详解超详细笔记附代码

文章目录决策树算法一、简介1.概述2.决策树学习3.典型算法4.基本思想5.构造方法6.基本算法二、ID3决策树1、信息熵2、条件熵3、信息增益4、总结5、决策树进行分类的步骤三、ID3决策树示例1、数据集2、计算经验熵（香农熵）3、计算信息增益4、树的生成5、树的深度和广度计算6、未知数据的预测7、树的存储与读取（以二进制形式存储）8、完整代码四、C4.5决策树信息增益五、CART决策树基尼指数
心无旁骛~·2023-04-16 16:29

python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例

文章目录前言：决策树的定义熵和信息熵的相关概念信息熵的简单理解经典的决策树算法ID3算法划分选择或划分标准——信息增益ID3算法的优缺点C4.5算法信息增益率划分选择或划分标准——Gini系数（CART算法）Gini系数计算举例CART算法的优缺点其他比较连续值的处理ID3和C4.5的结果比较C4.5的剪枝Python实现案例决策树的可视化前言：你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单:参与游
心无旁骛~·2023-04-16 16:59

python机器学习数据建模与分析——数据预测与预测建模

文章目录前言一、预测建模1.1预测建模涉及的方面：1.2预测建模的几何理解1.3预测模型参数估计的基本策略1.4有监督学习算法与损失函数：1.5参数解空间和搜索策略1.6预测模型的评价1.6.1模型误差的评价指标1.6.2模型的图形化评价工具1.6.3训练误差和泛化误差1.6.4数据集的划分策略二、预测模型的选择问题2.1预测模型的偏差和方差三、综合应用：空气污染的分类预测总结前言数据预测，简而言
心无旁骛~·2023-04-16 16:26

python机器学习和深度学习在气象中的应用

查看原文>>>Python人工智能在气象中的实践技术应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海
年华往事·2023-04-16 10:57

如何利用python机器学习解决空间模拟与时间预测问题及经典案例分析

目录专题一机器学习原理与概述专题二Python编译工具组合安装教程专题三掌握Python语法及常见科学计算方法专题四机器学习数据清洗专题五机器学习与深度学习方法专题六机器学习空间模拟实践操作专题七机器学习时间预测实践操作更多了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义，熟悉机器学习方法的分类，常用机器学习方法，以及模型的评估与选择；熟悉数据预处理的流程，掌握python程序包的使用；理解机器学习在生
小艳加油·2023-04-16 04:55

只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附浙大教授推荐415集的Python教程资源）

本教程或许能帮你成功上手，从0到1掌握Python机器学习，至于后面再从1到100变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。
smley·2023-04-16 01:08

Windows 10 上使用 CMake GUI 编译 Krita 源代码并使用 MinGW 64 作为构建工具

krita系列文章目录提示：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
妙为·2023-04-15 21:03

机器学习-从入门到弃坑

同时推荐两本可以结合着食用的书籍《Python机器学习》（作者SebastianRaschka）以及《
Zyaire·2023-04-15 15:15
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