python机器学习

《Linux运维实战：Centos7.6基于ansible一键离线部署redis6.2.8二进制版之哨兵集群》

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
东城绝神·2023-01-12 19:52

Python机器学习笔记之pandas绘图

前言本文基于南京大学张莉老师的《用python玩转数据》记录Python绘图学习历程。一、pandas绘图目的pandas绘图是基于Series和DataFrame的绘图，可直接将DataFrame横坐标作为X，里面值作为Y轴数据，相对于Matpoltlib有时更为简便。二、使用步骤1.构建一个DataFrame样例用于后续调研代码如下（示例）：importnumpyasnpimportpanda
夹缝求生的交通人·2023-01-12 13:08

【阶段三】Python机器学习17篇：机器学习项目实战：随机森林回归模型

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.
胖哥真不错·2023-01-12 06:11

【阶段三】Python机器学习14篇：机器学习项目实战：支持向量机分类模型

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，
胖哥真不错·2023-01-12 06:41

【阶段三】Python机器学习15篇：机器学习项目实战：支持向量机回归模型

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
胖哥真不错·2023-01-12 06:41

【阶段三】Python机器学习16篇：机器学习项目实战：集成模型介绍、随机森林模型的基本原理与随机森林分类模型

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
胖哥真不错·2023-01-12 06:05

深度学习入门篇（一）：环境搭建(PyTorch+Anaconda3+CUDA+PyCharm )

一、环境软件介绍：PyTorch：是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。
////M////·2023-01-11 20:00

miniconda3 安装 Jupyter jupyter-lab

很久之前接触python机器学习的时候最早接触的是jupyternotebook，编写python的代码不再是写完全部再运行调试，notebook可以将程序分为一小块一小块（cell）的运行，和在python
Kearney form An idea·2023-01-11 18:44

PyTorch|Windows安装配置PyTorch教程笔记

01|写在前面PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是Torch。
木千之·2023-01-11 15:00

【阶段三】Python机器学习11篇：机器学习项目实战：KNN(K近邻)回归模型

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
胖哥真不错·2023-01-11 11:08

【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

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
胖哥真不错·2023-01-11 11:08

【阶段三】Python机器学习09篇：机器学习项目实战：决策树回归模型

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
胖哥真不错·2023-01-11 11:37

【阶段三】Python机器学习12篇：机器学习项目实战：朴素贝叶斯模型的算法原理与朴素贝叶斯分类模型

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
胖哥真不错·2023-01-11 11:35

python机器学习手写字体识别,机器学习之路： python 支持向量机 LinearSVC 手写字体识别...

使用python3学习sklearn中支持向量机api的使用可以来到我的git下载源代码：https://github.com/linyi0604/MachineLearning#导入手写字体加载器fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.pr
诗遥一妈·2023-01-10 15:38

机器学习之XGBoost模型学习

1.划分数据集函数train_test_split以及数据的加载：python机器学习train_test_split()函数用法解析及示例划分训练集和测试集以鸢尾数据为例入门级讲解_侯小啾的博客-CSDN
老赵的博客·2023-01-10 14:26

德育知识元素挖掘系统设计 软件工程 spring boot + Vue.js + python机器学习

第一章绪论摘要当今社会发展迅速，机器学习相关技术快速在各行各业普及，制作数据挖掘系统的需求日益增长。同时，随着社会发展不断推进，对学生进行德育教育的规模越做越大，成为了教育行业发展的一大趋势。对于较大规模的系统，传统的纸笔和文件系统记录和分析学生德育教育数据已经无法满足大数据时代成千上万学生德育教育信息的管理和维护。因此，为教育行业从业人员定制一款基于Web系统的德育元素挖掘系统成为了迫在眉睫的任
刘元职业车队·2023-01-10 14:55

python机器学习入门之matplotlib的使用（超详细，必看）

matplotlib是python的一个基本2D绘图库功能强大比较常用的是里面的pyplot子模块常见函数有figure（）创建一个空白画布add_subplot()创建子图title()设置标题xlabel()设置x轴名称ylabel（）设置y轴名称legend()指定图例show（）显示图形等等实例一如下代码如下importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandas
showswoller·2023-01-10 09:55

python机器学习与深度学习在气象领域中的应用

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
zkzhzy·2023-01-09 14:00

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞（一）

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞(博主亲自录制)网易云观看地址https://study.163.com/course/introduction.htm?
weixin_30779691·2023-01-09 14:27

【python机器学习】感知器算法（基于鸢尾花数据集实现）

写在前面感知器是一种人工神经网络，其模拟生物上的神经元结构感知器是一个二分类器，净输入为：z=W.T*X=w0+w1x1+w2x2+w3x3+…+wnxn然后通过激活函数将z映射[-1,1](与阈值theta比较)算法内部只用梯度下降数据集资源本文基于鸢尾花数据集实现数据集：数据集网盘下载提取码：p2v9读取数据集&数据集处理data=pd.read_csv(r"dataset/iris.arff
如是我闻__一时__·2023-01-09 14:25

Python机器学习笔记：异常点检测算法——LOF（Local Outiler Factor）

人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/Mach
iFlyAI·2023-01-09 14:52

机器学习学习路径

机器学习流程：数据准备→探索数据→特征工程→建模→模型评估→部署应用探索特征Python机器学习：select_dtypes()筛选特定数据类型的字段_紫昂张的博客-CSDN博客Python机器学习：value_counts
紫昂张·2023-01-09 14:17

Python机器学习：随机抽样函数sample()划分数据集

不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。#划分训练集train_data=data.sample(frac=0.8,random_state=0)#测试集test_data=data.drop(train_data.index)代码讲解：frac设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_state是随机种子，可以随便写一个数字，
紫昂张·2023-01-09 14:17

Python机器学习：sklearn调包建模

特征工程完成了之后，就开始训练模型啦。这里用随机森林这个模型举例。调包、训练模型fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiermodel=RandomForestClassifier().fit(X_train,y_train)代码讲解：RandomForestClassifier()是模型名称，这里用的是随机森林模型；把训练集的自变量X_trai
紫昂张·2023-01-09 14:17

Python机器学习---KNN模型评价、追求

文章目录1.KNN模型评价1.1计算效率低，耗费计算资源较大1.2抗噪性较弱，对噪声数据(异常值)较为敏感1.3模型不稳定，可重复性较弱1.4要进行归化处理:2.模型的追求2.1模型效果2.2运算速度2.3可解释性2.4服务于业务1.KNN模型评价到这里，能够对KNN进行的全部优化就已经完成了。KNN代表若"投票类"的算法，一直广泛受到业界的欢迎。不过KNN也有自己的缺点，那就是它的计算非常缓慢，
亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-08 18:49

python交叉验证结合线性回归_Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证(HoldOut检验，例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr
weixin_39821330·2023-01-08 17:08

【阶段三】Python机器学习08篇：机器学习项目实战：决策树分类模型

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
胖哥真不错·2023-01-08 13:01

3天快速入门Python机器学习

推荐教程：简单快速入门Python机器学习该阶段是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归
骨灰级收藏家·2023-01-08 12:32

【阶段三】Python机器学习06篇：模型评估函数介绍(分类模型)

本篇的思维导图：模型评估函数介绍(分类模型)accuracy_score()函数作用：accuracy_score函数计算了模型准确率。在二分类或者多分类中，预测得到的标签，跟真实标签比较，计算准确率。注意事项：在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如数据样本总数为3万，标签为0的有2.9万，为1的有0.1万，如果用acc，即使全部预测成0，acc也有95%以上，没有意义。因
胖哥真不错·2023-01-08 11:42

【阶段三】Python机器学习07篇：模型评估函数介绍(回归模型)

本篇的思维导图：模型评估函数介绍(回归模型)绝对误差与相对误差：设Y表示实际值，表示预测值，则称E为绝对误差（AbsoluteError），计算公式如式所示:e为相对误差（RelativeError），计算公式如式所示:
胖哥真不错·2023-01-08 11:42

【阶段三】Python机器学习02篇：机器学习项目流程

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
胖哥真不错·2023-01-08 11:38

python机器学习学习笔记（五）

非线性支持向量机分类1.三次多项式用多项式曲线把决策空间分成两部分kernel='poly'，degree为多项式次数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmx=np.array([[1,3],[1,2],[1,1.5],[1.5,2],[2,3],[2.5,1.5],[2,1],[3,1],[3,2],[3.5
weixin_46753186·2023-01-08 11:37

【机器学习】太赞了！几行代码实现30多种时序模型预测

简介PyCaret是一个开源、低代码的Python机器学习库，可自动执行机器学习工作流。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可以以指数方式加快实验周期并提高您的工作效率。
风度78·2023-01-08 11:24

【阶段三】Python机器学习04篇：机器学习项目实战：多元线性回归模型、岭回归模型与套索回归模型

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。
胖哥真不错·2023-01-08 10:51

【阶段三】Python机器学习05篇：机器学习项目实战：逻辑回归模型

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
胖哥真不错·2023-01-08 10:51

【阶段三】Python机器学习03篇：机器学习中的函数、机器学习中的梯度下降、机器学习的数据结构：张量与机器学习概率与统计基础

本篇的思维导图：机器学习中的函数函数描述了输入与输出的关系。在函数中，一个事物（输出）随着另一个（或一组）事物（输入）的变化而变化，如下图所示。输入与输出的关系一般情况下，用x（或x1，x2，x3，…）表示输入，用y表示输出，并把它们叫作变量，同时用f(x)来表示从x到y之间转换的过程，它也是函数的名字，如下图所示。
胖哥真不错·2023-01-08 10:51

【阶段三】Python机器学习01篇：机器学习概念、机器学习类别、机器学习应用场景与机器学习基本技术：特征、标签、模型

本篇的思维导图：机器学习概念机器学习是AI人工智能的分支技术，而深度学习是机器学习的重要分支。人工智能、机器学习、深度学习三者的关系机器学习就是从数据中发现规律，机器学习的关键内涵之一在于利用计算机的运算能力从大量的数据中发现一个“函数”或“模型”，并通过它来模拟现实世界事物间的关系，从而实现预测或判断的功能。这个过程的关键是建立一个正确的模型，因此这个建模的过程就是机器的“学习”。比如，一颗钻石
胖哥真不错·2023-01-08 10:48

Python机器学习建模的标准流程（特征工程+建模调参+模型评估+全流程可视化）

作者CSDN：进击的西西弗斯本文链接：https://blog.csdn.net/qq_42216093/article/details/116994199版权声明：本文为作者原创文章，转载需征得作者同意如今机器学习炙手可热，而对于数据分析师或是从事数据相关的工作者而言，Python是一种最常用的机器学习实现方式。本文将从实践的角度出发，以经典的泰坦尼克号幸存者数据集为例，以sklearn为主要工
进击的西西弗斯·2023-01-08 09:03

开源机器学习平台tipdm

TipDM建模平台tipdm开源的python机器学习建模平台，用户通过拖拉就可以实现模型开发。
kevin_wf·2023-01-08 09:56

我的第三本译作《机器学习即服务》上架啦

1.书籍简介中文书名：机器学习即服务-将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序英文书名：MonetizingMachineLearning:QuicklyTurnPythonMLIdeasintoWebApplicationsontheServerlessCloud
weixin_30834783·2023-01-08 07:11

我的第三本译作《机器学习即服务》上架啦

转载自SammyLiu博客1.书籍简介中文书名：机器学习即服务-将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序英文书名：MonetizingMachineLearning:QuicklyTurnPythonMLIdeasintoWebApplicationsontheServerlessCloud
baotanjuan7985·2023-01-08 07:32

python机器学习入门上课代码记录2

sklearn有关线性回归应用importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_model#画图函数defdrawplt():plt.figure()plt.title('CostandIncomeofaFilm')plt.xlabel('Cost(MillionYuan')plt.ylabel('Income')plt.axis([0,25,
亭午·2023-01-07 20:08

python机器学习入门上课代码记录4

逻辑回归fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerdataset=load_breast_cancer()#导入乳腺癌数据print(dataset.data.shape)#dataset['data']print(dataset.target.shape)print(dataset.feature_names)print(dataset.target
亭午·2023-01-07 20:08

CMD命令卸载程序

CMD命令卸载程序例如：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CMD命令卸载程序前言最近发现有的程序在卸载程序界面无法找到
weixin_55538158·2023-01-07 15:13

Python机器学习基础教程

文章目录监督学习与预处理无监督学习的类型数据集变换聚类无监督学习的挑战预处理与缩放应用数据变换对训练数据和测试数据进行相同的缩放预处理对监督学习的作用降维、特征提取与流形学习主成分分析将PCA应用于cancer数据集并可视化特征提取的特征脸非负矩阵分解将NMF应用于模拟数据将NMF应用与人脸图像用t-SNE进行流形学习监督学习与预处理在无监督学习中，学习算法只有输入数据，并需要从这些数据中提取知识
小小小方·2023-01-07 13:57

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。
hcgx2018·2023-01-07 13:57

【Python机器学习基础教程】第一张引言知识总结及代码总结

第一个实例：鸢尾花分类#鸢尾花分类importnumpyasnpimportpandasaspdimportmglearnfromsklearn.datasetsimportload_iris#加载数据iris_datasets=load_iris()print('keysofiris_datasets:\n{}'.format(iris_datasets.keys()))#划分数据fromskl
不学完买不起新衣服·2023-01-07 13:57

《Python机器学习基础教程》(上)

整体计划：时间不多的情况下需要快速构建机器学习系统，先有个整体框架，再慢慢学习。争取未来能够从企业级应用老旧领域转到数据分析和机器学习（人工智能）新兴领域，布局未来。第1章引言人工智能、机器学习和深度学习的区别?机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系：机器学习介绍：机器学习（machinelearning）是
Jeff~·2023-01-07 13:27

aidlearning开发python使用教程_[译]使用scikit-learn进行机器学习(scikit-learn教程1)

前言scikit-learn(Python机器学习库)进行数据挖掘和数据分析的简单而高效的工具任何人都可使用,可在多种场景/上下文复用基于NumPy,SciPy和matplotlib构建开放源代码,可用于商业用途
weixin_39526546·2023-01-07 06:51

[转载] Python机器学习库scikit-learn使用小结（二）

参考链接：Scikit-learn中的模型构建：Python机器学习库scikit-learn库（后三小结）在做数据分析和挖掘的过程中，数据的处理（标准化）、划分、快速建模都是必不可少的方式。
ey_snail·2023-01-07 06:20
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