python机器学习第14页

python kmeans聚类_python机器学习之k-means聚类算法（1）

k-means算法是一种无监督的机器学习算法，虽然是机器学习，但它简单易于实现。本篇采用python语言，自主编程实现k-menas算法，当然python用专门的库函数来实现该算法，但本次主要使用该算法阐述编程思想，所以不采用内置函数。采用自主编写的程序的方式。k-means算法思想原理本篇同样重在实现，所以对于原理简单介绍。该算法的思想很简单，通过计算数据点到聚类中心的距离来分类。什么是聚类中心

weixin_39827850·2023-02-03 09:18

python 线性回归优化_Python机器学习算法：线性回归

作者|VagifAliyev编译|VK来源|TowardsDataScience线性回归可能是最常见的算法之一，线性回归是机器学习实践者必须知道的。这通常是初学者第一次接触的机器学习算法，了解它的操作方式对于更好地理解它至关重要。所以，简单地说，让我们来分解一下真正的问题：什么是线性回归？线性回归定义线性回归是一种有监督的学习算法，旨在采用线性方法来建模因变量和自变量之间的关系。换句话说，它的目标

weixin_39747341·2023-02-02 16:52

Intellij IDEA 最新下载安装步骤

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

左大啊·2023-02-02 11:31

入门Python机器学习笔记01——机器学习概述及常用机器学习库的介绍

目录前言1、机器学习概述1.1机器学习与人工智能、深度学习关系1.2应用场景分析1.3定义2、机器学习算法分类3、机器学习开发流程前言关于python机器学习笔记整理01——机器学习概述及机器学习库的介绍

是故里吖·2023-02-02 10:34

从零开始掌握Python机器学习：七步教程基础篇

本教程的目的是帮助几乎没有Python机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。

小天才学习机打游戏·2023-02-02 03:00

Python机器学习基础教程学习笔记（2）——KNN处理Iris数据集

Python机器学习基础教程学习笔记（2）——KNN处理Iris数据集1常规引用importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn2

neumeng·2023-01-30 21:59

python情感分析中文_【python机器学习】中文情感分析

3月31日，3月最后的一天接到了腾讯HR终面，看着招聘官网变成已完成还有点小自豪呢python而后百度搜了搜显示“已完成”是否是稳了，原来不是，好多最后被通知没被录取。。。。web随缘吧~代码还要继续码，博客还要继续更，论文还要继续写。。。。。正则表达式数据源app公众号文章：Python有趣|中文文本情感分析罗罗攀在里面有发数据，你们之后能够跟着他的公众号进行学习，很是适合我这种小白哈哈哈哈哈哈

赵有名·2023-01-30 17:31

Python机器学习-多元分类的5种模型

最近上了些机器学习的课程，于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程，在模型训练阶段，虽然听过许多分类模型，但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机，所以想来整理一篇文章，统整上课学习与网路资料，作为后续专案的优化方向！首先，机器学习主要分为「监督式学习」与「非监督式学习」，两者的差异在于资料是否有「标签」。监督式学习(SupervisedLearning)：给予「有标签」的资料，

wuxiaopengnihao1·2023-01-30 11:00

Python机器学习应用 | 聚类——DBSCAN方法及应用

1DBSCAN密度聚类DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法：•聚类的时候不需要预先指定簇的个数•最终的簇的个数不定DBSCAN算法将数据点分为三类：•核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点•边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts，但是落在核心点的邻域内•噪音点：既不是核心点也不是边界点的点2DBSCAN算法流程1.将所有点标记为核心点、边界点或噪声点；2.删除噪声点；3.为

JinbaoSite·2023-01-30 08:04

Python机器学习基础教程学习笔记（7）——朴素贝叶斯分类器

Python机器学习基础教程学习笔记（7）——朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesianClassifier）朴素贝叶斯分类器比线性模型训练速度更快代价是泛化能力要比线性更稍差朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于

neumeng·2023-01-29 23:42

从零开始掌握Python机器学习：十四步教程 - 知乎专栏

从零开始掌握Python机器学习：十四步教程-知乎专栏Python可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python入门机器学习吗？

大熊背·2023-01-29 19:56

Python机器学习：特征变换

特征变换特征变换主要就是针对一个特征，使用合适的方法，对数据的分布、尺度等进行变换，以满足建模时对数据的需求。特征变换可分为数据的数据的无量纲化处理和数据特征变换。数据的无量纲化处理常用处理方法有：数据标准化、数据缩放、数据归一化等。下面使用一个数据集进行演示。importpandasaspddata=pd.read_csv("D:/Pycharm/MachineLearning/program/

0202ohh·2023-01-29 19:51

Python机器学习库

Python机器学习库摘要：Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。

Mrchesian·2023-01-29 16:45

随机森林算法实现

看到一篇超级详细的随机森林算法调参的文章，分享出来Python机器学习笔记：随机森林算法-战争热诚-博客园

Idie_·2023-01-29 12:38

【机器学习】什么是随机马尔科夫决策过程？

系列文章目录第十八章Python机器学习入门之强化学习目录系列文章目录前言一、什么是随机马尔科夫决策过程二、随机马尔科夫决策过程的重点总结前言马尔科夫决策过程是基于马尔科夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程

晓亮.·2023-01-29 08:56

【Python机器学习基础教程】第三章第四节：降维、特征提取与流形学习

降维、特征提取与流形学习主成分分析非负矩阵分解用t-SNE进行流形学习前面讨论过，利用无监督学习进行数据变换可能有很多种目的。最常见的目的就是可视化、压缩数据，以及寻找信息量更大的数据表示以用于进一步的处理。为了实现这些目的，最简单也最常用的一种算法就是主成分分析。我们也将学习另外两种算法：非负矩阵分解（NMF）和t-SNE，前者通常用于特征提取，后者通常用于二维散点图的可视化。主成分分析非负矩阵

调参侠鱼尾·2023-01-28 11:52

python机器学习基础03——sklearn之线性回归相关处理

文章目录线性回归+评价指标引入误差L范式介绍sklearn-线性回归评价指标多项式回归和过拟合欠拟合处理欠拟合的处理-多项式回归过拟合处理-正则化线性回归+评价指标引入误差在回归任务中不需要归一化的操作，本身就是寻找出权重的过程，不需要将各维度进行统一约束找出特征和特征权重之间的一种组合，从而来预测对应的结果，误差的存在是必然的，回归的问题不像分类的问题，回归是一个连续值的预测，分类而是离散值的确

友培·2023-01-28 10:47

【机器学习入门】(8) 线性回归算法：正则化、岭回归、实例应用(房价预测)附python完整代码和数据集

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中线性回归算法的实例应用，并介绍正则化、岭回归方法。

立Sir·2023-01-28 10:41

python机器学习案例-支持向量机建模及评估（完整代码+实现效果）

实现功能：python机器学习案例-支持向量机建模及评估。

数据杂坛·2023-01-28 10:36

100本Python机器学习、深度学习电子书，免费送！

此套电子书收集于网络，如有侵权请联系删除！！！此套电子书仅用于个人学习，请勿用于商业获利，造成后果自负！！！这套电子书包括：机器学习、深度学习、数据科学入门、神经网络等获取资源地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1BuY0qliHtQ86eWuBoErWg提取码:n63r此套电子书保持在线更新，获取最新版本请关注公众号：Python专栏，回复：机器学习电子书在这里插入图片描

上海小胖·2023-01-28 00:58

Python机器学习--聚类算法--K-means(K-均值）算法

K-means算法的类型与介绍无监督学习的聚类算法；聚类算法是无监督的一种算法、K-means是一种聚类算法；K-means算法的定义所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D划分成K个子集，要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能的高，而不同子集的元素相似度尽可能的低。其中每个子集叫做一个簇。聚类目的：类内相似、类间相异聚类算法与分类算法不同，分类是示例

轻窕·2023-01-27 11:20

数学建模国赛：python机器学习基础之数据归一化、去除空值

首先我们要明确为什么要将数据归一化或者说是标准化，因为不同数据范围相差太大，不好比较，所以要消除不同量纲单位带来的影响，归一化后各数据指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价想要数据集或者有什么不明白的可以点赞关注后私信答主归一化一般是把数据调整到[0,1]范围内每一列处理公式是(x-min)/(max-min)maxmin为那一列的最大和最小值原数据如下：归一化后数据如下：代码如下fromskl

showswoller·2023-01-27 10:20

python机器学习数据建模与分析——pandas中常用函数总结

本文主要对数据建模与分析中常使用到的pandas内置函数进行总结分析，以此来熟悉数据建模与分析的流程。文章目录一、Pandas数据结构1.1数据结构—Series1.1.1Series的创建方式1.1.2使用索引和获取数据1.2数据结构—DataFrame1.2.1DataFrame的创建方式1.2.2使用列索引或访问属性获取数据1.2.3增加列1.2.4删除列1.2.5读入txt或者csv文件的

心无旁骛~·2023-01-27 10:17

Pytorch搭建CNN进行图像分类

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出。

MrBamboo2000·2023-01-27 09:36

Python机器学习：数据探索与可视化（一）

什么是数据探索？在前面我们说到，所谓机器学习，就是用已知的数据通过算法去预测未来未知的数据。但是这个过程进行的前提就是要保证已知数据的完成性。所以数据探索，就是检查数据是否完整，是否有缺失值。什么是可视化？可视化就是将数据以图像的形式呈现出来，例如散点图、直方图、正态图等等，这些都是将单纯的数据以图像的形式呈现，从而可以起到更清晰有效地传达、沟通并辅助数据分析的作用。缺失值处理⭐️数据缺失：指在数

0202ohh·2023-01-27 09:05

Python机器学习：假设检验

方差分析这部分内容还不是很理解，在这里先做一个笔记，以后有时间再回过头来改一改。用到的数据集→\rightarrow→Iris什么是假设检验？假设检验就是利用样本数据对某个事先做出的统计假设，再按照某种方法去检验，最后判断此假设是否正确。怎么去假设检验？假设检验的目的是为了推断总体。首先对总体的未知参数或分布做出某种假设H0H_{0}H0，然后在H0H_0H0成立的条件下，若通过抽样分析发现“小概

0202ohh·2023-01-27 09:05

python机器学习：线性回归

要理解线性回归，首先得对线性和回归的基本概念进行回顾。线性：两个变量之间存在一次方函数关系即一阶导数为常数的函数。回归：确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。分类与回归的区别：分类：输出为离散数据；目的：寻找决策边界；评价标准：精度（accurency）回归：输出为连续数据；目的：寻找最优拟合；评价标准：MSE一、线

「已注销」·2023-01-27 09:05

Python机器学习：回归效果评价

回归模型通常是根据最小拟合误差训练得到的模型，因此使用预测值与真实值的均方根误差大小，就能很好地对比和分析回归模型的预测效果。但仅仅分析这是不够的，还有以下几个指标等。模型的显著性检验建立回归模型后，我们首要关心的就是获得的模型是否成立，那么就要进行模型的显著性检验。模型的显著性检验主要是F检验。在一些库的回归分析输出结果中，会输出F-statistic值（F检验的统计量）和Prob(F-stat

0202ohh·2023-01-27 09:34

Python机器学习：线型回归法008实现多元线性回归

使用封装的：LinearRegressionimportnumpyasnpfromSimple_linear_Regression.metricsimportr2_scoreclassLinearRegression:def__init__(self):"""初始化LinearRegression模型"""self.coef_=Noneself.interception_=Noneself._th

白色蜻蜓蜓·2023-01-27 09:04

Python机器学习教程—线性回归原理和实现

线性回归介绍第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。什么是线性回归？回归问题在前文曾提到过，是指利用机器学习的模型算法找出一组数据输入和输出之间的关系，输出是连续的数据那么这个问题便是回归问题，而所谓线性回归，即是使用线性数学模型解决生活中回归预测问题。即找到一个最优秀的线性模型y=f(x)表达样本数据特征之间

丹牛Daniel·2023-01-27 09:33

Python机器学习：一元回归

→\rightarrow→回归效果评价一元回归一元回归主要研究一个自变量和一个因变量之间的关系，而这个自变量和因变量之间的关系又可分为线性回归和非线性回归。⭐️一元线性回归分析两个变量之间的线性关系，如y=kx+by=kx+by=kx+b中xxx和yyy就是线性关系。⭐️一元非线性回归分析两个变量之间的非线性关系，如指数关系、对数关系等。一元线性回归下面用Iris数据集中的PetalLengthC

0202ohh·2023-01-27 09:03

你应该知道的 7 个最受欢迎的 Python 机器学习库

2023年你应该知道的7个最受欢迎的Python机器学习库33/100发布文章weixin_38037405未选择任何文件new有一句谚语“你不必重新发明轮子”，工具库就是最好的例子。

Python数据开发·2023-01-26 18:25

python svm 拟合后predict结果_Python机器学习必知必会--极简版_回归

这一篇主要针对回归问题用到的机器学习算法：线性回归/Ridge/Lasso/弹性网决策树/RF(随机森林)/GBDT/XGBoostLinearSVM/SVM/B-P神经网络数据准备:############################################各种机器学习算法在一个回归数据集上的使用############################################

weixin_39965794·2023-01-26 09:46

python机器学习--文本分类三级项目总结

我们组的题目是中文新闻文本标题分类。我用的模型有多项式朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、岭回归、决策树、神经网络。就是一般的机器学习模型，都试了一试。最高分81.4。隔壁组用深度学习最高分88.8。但是冯老师说word分词的话能达到95，俺也不知道，俺还没试。文本分类的一般步骤都是：数据预处理-分词-词向量特征提取-模型训练-预测冯老师是干自然语言处理的，在他面前答辩，就跟小鸡仔一样···如果说用一般

欧阳渣儿·2023-01-26 07:10

数据结构——C++（未完）

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

闲谈社·2023-01-25 22:28

机器学习第四章线性回归算法进阶4.1多变量线性回归算法（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶多变量线性回归算法的求解远离取自于单变量线性回归算法，又克服了单变量线性回归算法只有一个特征变量，在实际应用中的局限性，因而用途广泛。多变量线性回归常规解法中对变量有特定要求，而实际应用中不可能并不满足这个要求，同时存在过拟合等问题，因而在基础求解上，需要引入正则化、岭回归和Lasso回归等，进一步优化与拓展多变量线性回归算法的求解。4.1多变量线性回归算法4.1.1

BianchiHB·2023-01-24 15:43

Python机器学习应用之决策树分类实例详解

目录一、数据集二、实现过程1数据特征分析2利用决策树模型在二分类上进行训练和预测3利用决策树模型在多分类（三分类）上进行训练与预测三、KEYS1构建过程2划分选择3重要参数一、数据集小企鹅数据集，提取码：1234该数据集一共包含8个变量，其中7个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为企鹅的类别其都属于企鹅类的三个亚属，分别是(Adélie,ChinstrapandGentoo)。

·2023-01-23 00:34

Python机器学习数据建模与分析——Numpy和Pandas综合应用案例：空气质量监测数据的预处理和基本分析

本篇文章主要以北京市空气质量监测数据为例子，聚集数据建模中的数据预处理和基本分析环节，说明Numpy和Pandas的数据读取、数据分组、数据重编码、分类汇总等数据加工处理功能。同时在实现案例的过程中对用到的Numpy和Pandas相关函数进行讲解。文章目录数据一、空气质量监测数据的预处理二、上例中所用到的函数讲解2.1lambda表达式2.2apply()函数2.3map函数2.4cut函数补充解

心无旁骛~·2023-01-22 13:39

sklearn是python自带工具吗_Python机器学习数据挖掘工具sklearn安装和使用

在windows平台下每次安装sklearn都感觉到非常麻烦，各种问题。包括numpy以及scipy的安装，最大的问题就是各种版本和依赖问题。特别是官方没有给出win64系统下对应的安装文件。非常麻烦。本文介绍借助于esay_install和pip安装sklearnwhl文件的方法。1.首先，从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的whl文件

三匝堂·2023-01-22 11:52

ai python视频教程_2017AI人工智能时代基础实战python机器学习深度学习算法全套视频教程...

课程简介:人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用

weixin_39714191·2023-01-21 22:35

调用sklearn库分类学习

在《python机器学习及实践》一书的学习中，小豆桑发现似乎一些学习算法由于要调用库，会有类似的过程，于是记录下来，以便时间长后的查阅。

jessie_gg·2023-01-21 15:20

2021-4月 Python机器学习——名词概念学习，概念解释

1、机器学习的定义机器学习领域的创始人ArthurSamuel（亚瑟·塞缪尔）早在1959年就给机器学习（MachineLearning，ML）下了定义：机器学习是这样的一个研究领域，它能让计算机不依赖确定的编码指令来自主的学习工作。到了1998年，TomMitchell对机器学习的定义做了更好的定义。引入了三个概念：经验Experience（E）、任务Task（T）、任务完成效果的衡量指标Per

汤姆z·2023-01-21 08:27

Python机器学习：多个模型的调用

在做项目的过程中一个个模型地试验太耗费时间，我们可以把多个模型封装到一个方法里，一起调用，统一输出结果，这样对比不同模型的得分就非常便捷啦。基础的分类算法大全（前8个是十大经典机器学习算法里面的）：英文简称模型调用LRLogisticRegression()fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionNBMultinomialNB()fromsk

紫昂张·2023-01-21 08:22

Python机器学习：corr()探索自变量与因变量的相关性

紫昂张·2023-01-21 08:52

Python机器学习：自定义函数筛选相关性高的特征

紫昂张·2023-01-21 08:19

【python机器学习】异常值检测

异常值是指数据中存在的数值明显偏离其余数据的值。异常值的存在会严重干扰数据分析的结果，因此经常要检验数据中是否有输入错误或含有不合理的数据。在利用简单的数据统计方法中，一般常用散点图、箱线图检测异常值。1、散点图通过数据分布的散点图可以发现异常值importnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpyimport*wdf=pd.DataFrame(np.arange(20)

ggsddup️·2023-01-20 20:26

杨桃的Python机器学习2——标签和特征

本人CSDN博客专栏：https://blog.csdn.net/yty_7Github地址：https://github.com/yot777/好了，机器学习进入正题了，我们从大家身边的实例开始讲起。什么是标签标签，通俗的讲是对某人某事物的凭经验的分类。大家都知道，人有高矮胖瘦之分，那么高是怎样定义出来的呢？我查了一下，“高”在字典里的解释是：从下向上距离大；离地面远（跟“低”相对）。为什么解释

yot777杨桃·2023-01-20 20:56

python机器学习（一）算法学习的步骤、机器学习的应用及流程(获取数据、特征工程、模型、模型评估)

机器学习入门机器学习中需要理论性的知识，如数学知识为微积分(求导过程，线性回归的梯度下降法)，线性代数(多元线性回归，高纬度的数据，矩阵等)，概率论(贝叶斯算法)，统计学(贯穿整个学习过程)，算法根据数学基础一步步的推导出来的。需要编程语言把学到的知识应用到实践中，python语言的语法比较简单，第三方库比较丰富，可以在各行各业发挥作用，很方便的对数据进行分析和处理，进行模型的训练。机器学习算法的

hwwaizs·2023-01-20 20:16

numpy随机生成01矩阵_人生苦短，自学python——numpy模块

numpy、pandas、matplotlib、sklearn是python机器学习领域，最核心的几个模块，玩转了这几个模块也就玩转了机器学习，其中，numpy又是这几个模块中最基础的模块。

李子寒泉·2023-01-20 12:51

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