python机器学习

ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新

基础知识二、数据清理和高级机器学习三、Web爬取和交互式可视化Python数据科学和机器学习实践指南零、前言一、入门二、统计和概率回顾和Python实践三、Matplotlib和高级概率概念四、预测模型五、Python
布客飞龙·2023-12-03 14:48

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林（RandomForest）：2.无监督学习算法：2.1聚类算法（Clustering）：2.2主成分分析（PCA）：2.3K均值聚类（K-meansC
LeapMay·2023-12-03 08:19

一文讲透Python机器学习特征工程中的特征标准化

在Python中，可通过scikit-learn模块中的StandardScaler()函数实现对特征的标准化处理。StandardScaler()函数处理的数据对象同样是每一列，也就是每一维特征。StandardScaler()函数通过去除平均值和缩放到单位方差来标准化特征，将样本特征值转换为标准正态分布，因此该方法也被称为Z-score方法，也是默认的数据标准化处理方法。该方法和整体样本的分布
数据科学作家·2023-12-02 02:43

聚类算法Sklearn实践

在实践中，为了方便快捷地应用聚类算法，可以使用Scikit-learn（简称Sklearn）这个强大的Python机器学习库。
非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

机器学习（一）：简介

编程语言：Python参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》为什么使用PythonPython具有清晰的语法结构,简单易上手。
打不死的小黑·2023-12-01 01:08

深度学习框架：（1）PyTorch，（2）TensorFlow 和keras

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。
随心就好@·2023-11-30 15:50

RK3566&RK3568 安卓11 在framework层进行串口通信

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
By-LQX·2023-11-29 11:08

Python机器学习手册（六）

非结构化文本数据（比如，一本书或一条推文的内容）是处理起来最有意思也是最难的特征之一6.1清洗文本对一些非结构化的文本数据进行基本的清洗大部分基本的文本清洗操作用python的常用字符串操作即可完成。其中strip、replace、split这三个操作用的最多#创建文本text_data=["Interrobang.ByAishwaryaHenriette","ParkingAndGoing.By
白白+懒懒·2023-11-29 11:05

python机器学习：SVM（8）

SVM#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipyimportioasspiofrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdefSVM():'''data1——线性分类'''data1=spio.loadmat('data1.mat')X=data1['X']y=data1['y']y=np.rav
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：决策树与随机森林（6）

决策树与随机森林决策树部分python机器学习：决策树关于CART与ID3,C4.5附代码（4）随机森林部分#coding=utf-8importnumpyasnpimportdecision_treeclassRandomForest
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：SVM（7）

scikit-learn中的SVMimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt一个常用的画图函数defplot_decision_boundary(model,axis):"""绘制不规则决策边界"""x0,x1=np.meshgrid(np.linspace(axis[
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：决策树（3）

决策树摘要：如何处理txt文件完成简单决策树算法数据结构txt文件youngmyopenoreducednolensesyoungmyopenonormalsoftyoungmyopeyesreducednolensesyoungmyopeyesnormalhardyounghypernoreducednolensesyounghypernonormalsoftyounghyperyesreduc
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:03

python机器学习：决策树（1）

决策树importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12importwarnin
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:02

python机器学习：决策树（2）

决策树frommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesimportmatplotlib.pyplotaspltfrommathimportlogimportoperatorimportpickledefcreateDataSet():dataSet=[[0,0,0,0,'no'],[0,0,0,1,'no'],[0,1,0,1,'yes'],[0,1,
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:02

python机器学习 玩飞行小鸟游戏

python机器学习玩飞行小鸟游戏截图视频效果代码截图视频效果机器学习玩飞行的小鸟游戏代码#coding:utf-8importrandomimportPATHimportcv2fromitertools
图像处理大大大大大牛啊·2023-11-28 23:02

pandas教程：Introduction to scikit-learn scikit-learn简介

13.4Introductiontoscikit-learn（scikit-learn简介）13.4Introductiontoscikit-learn（scikit-learn简介）scikit-learn是一个被广泛使用的python
Cachel wood·2023-11-28 10:15

Qt自定义标题栏，实现拖动功能

Qt自定义标题栏，实现拖动功能提示：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
pingdaozhang·2023-11-28 09:40

ES6_04- 模板字符串+标签模板字符串

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的使用文章目录系列文章目录1.模板字符串1.1.写法1.2.普通字符串1.3
冬眠海带丝·2023-11-27 00:41

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：  采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确，便会发生欠拟合现象。欠拟合也成为高偏差（Bias），即建立的模型拟合与预测效果较差。  解决方法：通过增加更多的特征变量，利用更高次幂的多项式当作假设函数，以该假设函数来拟合训练数据。  欠
BianchiHB·2023-11-26 22:49

【机器学习】带你轻松理解什么是强化学习中的贝尔曼方程

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、什么是贝尔曼方程二、贝尔曼方程为什么有用三、贝尔曼方程是怎么来的总结前言贝尔曼方程是强化学习中最重要的一个方程式。
晓亮.·2023-11-26 03:12

python机器学习手写算法系列——RANSAC(随机抽样一致)回归

本文旨在通过在最简单的一元一次方程中运用RANSAC，编写代码，来学习RANSAC算法。RANSAC算法RANSAC[1]算法，全程是RandomSampleConsensus（随机抽样一致）。它采用迭代的方式从一组包含outliers的数据中估算出回归模型。RANSAC是一个非确定性算法，因为它是“随机抽样”的。它原来是计算机视觉的算法，后来被用来做线性回归。RANSAC回归用最少的数据点训练模
织网者Eric·2023-11-25 17:19

Python机器学习之随机森林

引言 随机森林的原理网上有一大堆，作为入门小白，下面来根据教材敲两个随机森林的代码。随机森林有两个比较重要的参数：max_features和n_estimators。max_features的取值越高，随机森林里的每一颗决策树就会“长得更像”。如果max_features的取值越低，就会迫使每颗决策树的样子更加不同，而且因为特征太少，决策树们不得不制造更多节点来拟合数据。n_estimators控
一只怂货小脑斧·2023-11-23 08:43

PYTHON机器学习实战——集成学习 AdaBoost元算法

集成学习AdaBoost元算法更新数据集增大判断错误的样本权重自举汇聚法（bootstrapaggregating），也称为bagging方法，是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术。bagging中的数据集相当于是有放回取样，比如要得到一个大小为n的新数据集，该数据集中的每个样本都是在原始数据集中随机抽样（有放回），也就是说原始数据集中的样本有部分可能就不会出现在新的数据集中，而有
EwenWanW·2023-11-22 16:15

【机器学习实战一：K-近邻算法】

点击下载2、运行环境为：window10+python3.2+各种python机器学习库。安装可参考：点击打开链接3、本文注重代码的实现过程，其基本知识请参考《机器学习实战》和一些知名博客。
hefei_cyp·2023-11-22 15:37

Python机器学习、深度学习提升气象、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
天青色等烟雨..·2023-11-22 10:44

python自学入门书籍推荐-推荐python机器学习实践的书籍？

直接实战的话，其实看ScikitLearn的官网就可以了。不仅有算法的说明，还有相关的参数文档，还有对应的案例分析，也有一些简单数据供参考。从开源的角度上讲，ScikitLearn已经做得非常不错了。遇到相关知识点的话，去翻阅博客或者书籍的对应章节就可以了。机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。周志华老师的《机器学习》这本书作为该领域的入门教材，在内容上涵盖机器学习基础知识的很多方面。全书
weixin_37988176·2023-11-22 02:59

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。
TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

【Python百宝箱】探索数据科学的瑞士军刀：Python机器学习库大揭秘

前言：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，构建强大的数据科学和机器学习应用变得更加令人兴奋和具有挑战性。本文旨在向读者介绍一系列在这一领域取得巨大成功的工具和库。从传统的机器学习基础库到深度学习框架，从数据处理和可视化到自然语言处理和计算机视觉，我们将一一探讨这些工具的重要性以及如何使用它们构建强大的应用。文章目录数据魔法：用强化学习和模型解释揭示隐藏的信息1.机器学习基础库1.1**`scik
friklogff·2023-11-20 19:16

学了这么久，你知道Python机器学习全流程是怎样的么？

万事开头难，首先Python机器学习整个流程的第一步就是学习Python这门编程语言的相关基础知识。
python 筱水花·2023-11-20 19:08

PyTorch环境安装

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
#include·2023-11-20 10:35

es的优势

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
破局缘·2023-11-20 07:38

【python机器学习】决策树（二）

目录一、基尼系数二、决策树中的超参数三、决策树解决回归问题四、决策树的局限性一、基尼系数在决策树中，基尼系数是一种衡量数据集纯度的指标。在构建决策树时，基尼系数可以用来确定每个节点上哪个特征是最好的分割特征。基尼系数越小，表示数据集的纯度越高。它和上一小节提到的信息熵类似。代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimpo
敲代码的喜羊羊·2023-11-19 06:18

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战（附源码 超详细）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中，当维数增加时，空间的体积增长得很快，使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏，向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数据
showswoller·2023-11-17 08:23

python机器学习——主成分分析PCA实现

主成分分析PCA实现一、数据降维二、应用“手写体数字图像”数据进行PCA操作参考文献：一、数据降维降维/压缩问题是选取具有代表性的特征，在保持数据多样性（Variance）的基础上，规避掉大量的特征冗余和噪声，不过这个过程也很有可能会损失一些有用的模式信息。经过大量的实践证明，相较于损失的少部分模型性能，维度压缩能够节省大量用于模型训练的时间，使得PAC所带来的模型综合效率变得更为划算。在数据挖掘
曹文杰1519030112·2023-11-16 10:10

python机器学习算法实训 - （二） 手写岭回归和lasso回归

是的，我来更新了。线性模型之间还是很相似的，有了线性回归，其他的也好展开了。理论部分两张图来自林轩田老师的机器学习基石，向同学们推荐一手。岭回归和Lasso回归1.1什么是过拟合如图所示，在数据量不够大的情况下，如果我们使用一个高阶多项式（图中红色曲线所示），例如10阶，对目标函数（蓝色曲线）进行拟合。拟合曲线波动很大，虽然Ein很小，但是Eout很大，也就造成了过拟合现象。我们看似在数据集上获得
印第安老斑鸠啾·2023-11-16 10:33

Python机器学习算法入门教程（第五部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第四部分），继续展开描述。
别致的SmallSix·2023-11-15 11:25

python机器学习 | 聚类算法之K-Means算法介绍及实现

本篇博客具体学习参考：K-means聚类算法原理及python实现聚类算法之K-Means算法介绍及实现1K-Means算法介绍1.1聚类算法介绍1.2K-means算法思想和流程介绍1.3K-means算法的代码实现1.3.1简单例子1.3.2python代码实现1.4K-means评价1.5K-means优化2K-means的API2.1API介绍2.2API应用2.2.1国家的足球运动等级聚
Claire_chen_jia·2023-11-15 09:31

Python机器学习、深度学习提升气象、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
梦想的初衷~·2023-11-15 08:26

计算机毕业设计：基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程）

[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。1、摘要随着气候变化的不断加剧，气象数据的准确性和时效性变得愈发重要。本论文介绍了一个基于Python网络爬虫技术的天气数据自动获取与可视化分析系统，该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL
q_3375686806·2023-11-12 13:44

Python机器学习实战：特征缩放的3个方法

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。什么是特征缩放？特征缩放(featurescaling):改变特征的取值范围，缩放到统一的区间，例如[0,1][0,1][0,1].为什么要进行特征缩放？数据集包含众多特征，每个特征的尺度(scale)不同，有的特征的单
数据工程与机器学习·2023-11-12 06:40

python机器学习融合模型：Stacking与Blending（附代码）

1堆叠法Stacking一套弱系统能变成一个强系统吗？当你处在一个复杂的分类问题面前时，金融市场通常会出现这种情况，在搜索解决方案时可能会出现不同的方法。虽然这些方法可以估计分类，但有时候它们都不比其他分类好。在这种情况下，合理的选择是将它们全部保留下来，然后通过整合这些部分来创建最终系统。这种多样化的方法是最方便的做法之一：在几个系统之间划分决定，以避免把所有的鸡蛋放在一个篮子里。一旦我对这种情
python风控模型·2023-11-12 02:19

python 机器学习写作_"深入浅出Python机器学习" 学习笔记-6

第四章广义线性模型-"耿直"的算法模型这章主要介绍了线性模型,怎么模拟直线,线性回归,岭回归,Lasso(套索)回归.不过这本书都不怎么讲数学,原理基本不讲.没有讲出线性回归,岭回归,Lasso回归的本质差异,需要额外补充资料学习.这章主要用到sklearn.linear_model模块:linear_model模块4.1线性模型的基本模型线性模型一般预测公式:ŷ=w0+∑i=1~n(xi*wi
weixin_39710041·2023-11-11 17:23

Python机器学习算法入门教程（第四部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第三部分），继续展开描述。
别致的SmallSix·2023-11-11 11:07

python主要用来做什么-python主要用来做什么？Python开发简单吗？

Python技术可做web开发、Python技术可做数据分析、Python技术可做人工智能、将Python用于机器学习，流行的Python机器学习库和框架，其中最流行的两个是scikit-learn和TensorFlow
编程大乐趣·2023-11-11 08:07

python图形包是什么_介绍Python 图形计算工具包

Python机器学习工具箱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。
weixin_39875842·2023-11-11 00:54

【机器学习】什么是正则化？如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

系列文章目录第九章Python机器学习入门之正则化系列文章目录文章目录前言一、正则化1什么是正则化？2正则化参数lambda3lambda取值不同，对学习算法有什么影响？
晓亮.·2023-11-10 14:47

local variable ‘classLabel‘ referenced before assignment Python机器学习_决策树DecisionTree中一个报错解决方法

defreadDataSet(filePath):"""函数说明：读取数据集parameters:filePath-数据集文件路径returns:dataSet-数据集labels-分类属性"""#初始化数据集dataSet=[]#读取数据withopen(filePath,'r')asf:#遍历每一行数据forlineinf.readlines():#去掉每行的空格并将数据分割成列表line=l
wait021·2023-11-09 01:30

FlyAI小课堂：python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理

分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learningalgorithm）确定分类模型，该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系，学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据，还要能够正确的预测未知样本的类标号。因此，训练算法的主要目标就是建立具有很
iFlyAI·2023-11-07 16:50

python机器学习笔记：ID3决策树算法实战

ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美的分类训练样例。在此之前，推荐大家可以多在FlyAI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
iFlyAI·2023-11-07 16:20

React Native自学笔记

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
gaolei_eit·2023-11-05 19:54
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