python机器学习第9页

【Python机器学习】实验08 决策树

文章目录决策树1创建数据2定义香农信息熵3条件熵4信息增益5计算所有特征的信息增益，选择最优最大信息增益的特征返回6利用ID3算法生成决策树7利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归Scikit-learn的决策树参数决策树调参实验1通过sklearn来做breast_cancer数据集的决策树分类器训练准备数据训练模型测试模型实验2构造下面的数据，并调用前面手写代码

Want595·2023-08-04 14:15

【Python机器学习】之 K-Means聚类算法

K-Means聚类常见的聚类方法有：K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类等。1、K-Means聚类1.1、K-Means聚类过程K-Means算法是一种无监督的聚类算法。K-Means核心思想是：给定的样本数据集，根据样本点之间的距离大小，把数据集划分成K个簇，并让簇内的样本点尽量距离近，而不同簇之间的距离极可能的远。1.2、K-Means聚类过程K-Means聚类过程有四

大小宝·2023-08-02 00:31

Python机器学习实验课K-means聚类代码和注释

数据集为鸢尾花数据集，特征有4个，类别有3类，分为训练集和测试集，进行K-means聚类，以学习K-means聚类算法。importoperatorimportcsvimportnumpyasnpimportrandomnames=['Iris-setosa','Iris-versicolor','Iris-virginica']#类别train_lables=[]test_lables=[]##

Bear Head·2023-08-02 00:31

【Python机器学习】实验07 K-means无监督聚类

文章目录聚类K-means聚类1准备数据2给定聚类中心，计算每个点属于哪个聚类，定义函数实现3根据已有的数据的标记，来重新更新聚类中心，定义相应的函数4初始化聚类中心，定义相应的函数5定义K-means算法6绘制各个聚类的图7定义评价函数--即任意一点所在聚类与聚类中心的距离平方和8使用“肘部法则”选取k值9画张图来可视化选择K10对任意样本来预测其所属的聚类试试Sklearn实验1K-means

Want595·2023-08-02 00:01

一文总结深度学习框架-Pytorch

1Pytorch简介Pytorch是Facebook人工智能研究院基于Torch开发的一个开源的Python机器学习库，它提供了两项强大的功能：1、强大的GPU加速的张量计算（NumPy)。

可爱多多少·2023-08-01 22:49

【小尘送书-第三期】Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn 》

大家好，我是小尘，欢迎关注，一起交流学习！欢迎大家在CSDN后台私信我！一起讨论学习，讨论如何找到满意的实习！本文目录一、前言二、作者简介三、内容简介四、抽奖方式一、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

小尘要自信·2023-08-01 17:56

【Python机器学习】实验04(1) 多分类(基于逻辑回归)实践

文章目录多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类1.1数据的预处理1.2训练数据的准备1.3定义假设函数，代价函数，梯度下降算法（从实验3复制过来）1.4调用梯度下降算法来学习三个分类模型的参数1.5利用模型进行预测1.6评估模型1.7试试sklearn实验4(1)请动手完成你们第一个多分类问题，祝好运！完成下面代码2.1数据读取2.2训练数据的准备2.3定义假设函数、代价函数和梯度下降算法2

Want595·2023-08-01 17:44

Python pytorch的一个简单封装(最简调参,自适应Size)

文章目录什么是PytorchTorchTools功能及其简介构成实例代码可使用对象数据网络结构Utils代码什么是PytorchPyTorch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

纸墨青鸢·2023-07-31 15:21

scikit-learn全解：掌握Python最强大的机器学习库

本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。

TechLead KrisChang·2023-07-31 13:59

【Python机器学习】实验06 KNN最近邻算法

文章目录KNN算法前言距离度量(1)欧式距离(2)曼哈顿距离(Manhattandistance)(3)切比雪夫距离(Chebyshevdistance)(4)闵可夫斯基距离(Minkowskidistance)(5)汉明距离(Hammingdistance)(6)余弦相似度(CosineSimilarity)KNN算法介绍1数据的准备2划分训练数据和测试数据3通过K个近邻预测的标签的距离来预测当

Want595·2023-07-31 06:29

【Python机器学习】实验05 贝叶斯推理

文章目录朴素贝叶斯推理贝叶斯推理的基本概念1数据读取--文件获取，可视化2数据读取--训练集和测试集的划分3数据读取--准备好每个类别各自的数据4定义数据的均值和方差5定义概率密度函数6对于每个类别计算均值和方差7定义每个类别的先验概率8定义概率密度函数9计算训练集的预测结果10计算测试集的预测结果试试sklearn-1高斯分布试试sklearn-3多项式分布实验1使用完整的鸢尾花数据集来进行朴素

Want595·2023-07-29 22:20

02_K-means_非监督学习

且学习的部分截图来自中国大学MOOC上的Python机器学习应用课程以及EduCoder，侵权删。2020.3.2新的学期是真的开始了，就是需要早起有点脑壳疼。

zackary_shen·2023-07-29 17:18

怎么快速上手python机器学习，OpenCV、OpenGL、Pandas、Matplotlib、scikit—learn五大工具库的参考手册

关于机器学习的一些想法上周开始决定学习机器学习，是因为这学期的课设是做一个基于python的图片分类，所以打算系统的学习一下机器学习，以下是我的一些经验，希望对读者能有一些帮助。课设题目在开始机器学习之前，我先放一个python的学习路径。1.python基本语法和函数的学习python的基础介绍书籍数不胜数，但是在初学阶段大家很难看的进去，我一直认为尚硅谷的课程是不错的，我把B站里尚硅谷免费的视

阿格在努力·2023-07-29 14:19

Python机器学习笔记：XgBoost算法

转载：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9402324.html前言1，Xgboost简介Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。Xgboost是在GBDT

SeaSky_Steven·2023-07-29 11:26

Python数据分析宝藏地带！

给大家推荐一个Python机器学习、数据分析的好地方：尤而小屋。

计算机视觉研究院·2023-07-29 09:03

python机器学习（五）逻辑回归、决策边界、代价函数、梯度下降法实现线性和非线性逻辑回归

线性回归所解决的问题是把数据集的特征传入到模型中，预测一个值使得误差最小，预测值无限接近于真实值。比如把房子的其他特征传入到模型中，预测出房价，房价是一系列连续的数值，线性回归解决的是有监督的学习。有很多场景预测出来的结果不一定是连续的，我们要解决的问题并不是一直类似于房价的问题。分类问题预测是红细胞还是白细胞，红细胞和白细胞是两个完全不同的类别。预测的时候首先要有历史数据，训练出模型，然后对模型

hwwaizs·2023-07-29 04:56

【Python机器学习】实验04(2) 机器学习应用实践--手动调参

文章目录机器学习应用实践1.1准备数据此处进行的调整为：要所有数据进行拆分1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)此处进行的调整为：采用train_x,train_y进行训练1.5绘制决策边界1.6计算准确率此处进行的调整为：采用X_test和y_test来测试进行训练1.7试试用Sklearn来解决此处进行的调整为：采

Want595·2023-07-28 22:59

【洁洁送书第二期】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

洁洁！·2023-07-27 20:18

安装python需要多大内存,python下载安装包多大

pytorch包有938.79MB，pytorch离线安装包是一个不错的学习资源，大小为938.79MB，由伊梦影，PyTorch是州激晌一铅塌个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序

小发猫·2023-07-27 19:38

sklearn数据集——iris鸢尾花数据集

参考书籍：Python机器学习基础教程1、初始数据鸢尾花（Iris）数据集，是机器学习和统计学中一个经典的数据集。它包含在scikit-learn的datasets模块中。

lyb06·2023-07-27 14:08

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]

Mnist手写数字图像识别2.1加载数据2.1.1下载地址2.1.2用numpy读取mnist.npz2.2定义卷积模型2.3开始训练2.4完整代码2.5验证结果2.6修改参数三、后记PyTorch——开源的Python

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-27 12:54

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]

2.3LSTM的核心思想2.4逐步理解LSTM2.5LSTM的变体2.5.1coupled忘记门和输入门2.5.2GRU三、PyTorch中的LSTM四、Embedding层五、后记PyTorch——开源的Python

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-27 12:21

【Python机器学习】实验03 logstic回归

文章目录简单分类模型-逻辑回归1.1准备数据1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)1.5绘制决策边界1.6计算准确率1.7试试用Sklearn来解决2.1准备数据(试试第二个例子)2.2假设函数与前h相同2.3代价函数与前相同2.4梯度下降算法与前相同2.5欠拟合的了（模型过于简单，增加一些多项式特征）2.6定义正则化

Want595·2023-07-26 21:14

Python深度学习“四大名著”之一【赠书活动｜第二期《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》】

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也非

鹤冲天Pro·2023-07-26 14:01

Python机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路PDF高清完整版免费下载|百度云盘|Python基础教程免费电子书

点击获取提取码：i5nwimage.pngPython机器学习及实践面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下

胡萝卜须_aee2·2023-07-25 18:36

【Python机器学习】实验01 Numpy以及可视化回顾

文章目录一、Numpy的基础知识实验1生成由随机数组成的三通道图片，分别显示每个维度图片，并将三个通道的像素四周进行填充，分别从上下左右各填充若干数据。二、Numpy的线性代数运算实验2请准备一张图片，按照上面的过程进行矩阵奇异分解，要求保存前50个特征值进行压缩。一、Numpy的基础知识创建列表importnumpyasnpnp.array([1,2,3])array([1,2,3])np.ar

Want595·2023-07-25 15:29

基于Python机器学习、深度学习在气象、海洋、水文等技能提升教程

详情点击链接：基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用前言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

慢腾腾的小蜗牛·2023-07-25 12:25

python机器学习（四）线性代数回顾、多元线性回归、多项式回归、标准方程法求解、线性回归案例

回顾线性代数矩阵矩阵可以理解为二维数组的另一种表现形式。A矩阵为三行两列的矩阵，B矩阵为两行三列的矩阵，可以通过下标来获取矩阵的元素，下标默认都是从0开始的。Aij:A_{ij}:Aij:表示第iii行，第jjj列的元素。向量向量是特殊的矩阵，只有1列的矩阵，C是4行1列的向量。矩阵与标量运算标量与矩阵里的每一个元素进行运算，也可以想象成利用广播机制，把标量看成与矩阵同形状且每个元素都为标量的矩阵

hwwaizs·2023-07-24 21:50

python机器学习（二）特征工程、K-近邻算法、KNN工作流程、scikit-learn实现K近邻算法、K值选择、距离计算、KD树

特征工程把特征转换为机器容易识别的数据，把特征a转化为机器容易读懂、量化的语言归一化Min-Max将原始数据映射到[0,1]之间X′=x−minmax−minX'=\frac{x-min}{max-min}X′=max−minx−min但是归一化是有弊端的，比如有一个值错误，就会影响整体的数值，并且归一化是无法解决这个异常值。所以归一化只适合传统精确小数据场景。标准化通过对原始数据进行变换把数据变

hwwaizs·2023-07-24 21:18

python机器学习（三）特征预处理、鸢尾花案例--分类、线性回归、代价函数、梯度下降法、使用numpy、sklearn实现一元线性回归

K-近邻算法(K-NearestNeighboor)特征预处理数据预处理的过程。数据存在不同的量纲、数据中存在离群值，需要稳定的转换数据，处理好的数据才能更好的去训练模型，减少误差的出现。标准化数据集的标准化对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是常见的要求，很多案例都需要标准化。如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差，均值为0，单位方差为1)，那么

hwwaizs·2023-07-24 20:24

Python机器学习基础教程学习笔记（3）——KNN处理forge数据集（分类）

Python机器学习基础教程学习笔记（3）——KNN处理forge数据集（分类）1常规引入importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn

neumeng·2023-07-22 22:27

（记录）Python机器学习——NumPy基础

一、安装NumPy本地安装NumPy，进入命令行，输入pipinstallnumpy即可。NumPy在向量计算方面做了很多优化。核心数据结构是ndarray(全称是N-DimensionArrary)是一个N维数组。ndarray是同质的。同质的意思就是说N维数组里的所有元素必须是属于同一种数据类型的。(PS:python中的list是异质的)。基本属性包含了shape，ndim，size，dty

分享做过的实验·2023-07-22 16:56

（记录）Python机器学习——Numpy数组的高级操作

文章目录前言一、堆叠操作(2)vstack(3)尝试二、比较、掩码和布尔逻辑（1）比较（2）布尔数组作掩码（3）布尔逻辑（4）尝试三、花式索引与布尔索引（1）花式索引（2）布尔索引（3）尝试四、广播机制（1）广播（3）尝试五、线性代数（1）numpy的线性代数1.dot()2.det()3.inv()4.solve()5.matmul()6.svd()（2）尝试前言上一篇Numpy基础http:/

分享做过的实验·2023-07-22 16:56

chatgpt赋能python：Python安装sklearn库详细教程

这是一个强大的Python机器学习库，它为我们提供了许多算法和工具来帮助我们进行数据分析、预测和模型训练。如果你还没安装它，那么本文将详细介绍如何安装sklearn库。

李自提·2023-07-22 09:09

Python机器学习、数据统计分析在医疗中的应用

Python机器学习在医疗诊断领域的应用随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经在医疗领域的诊断治疗、预防等方面展现出强大的潜力。

Python_入门教程·2023-07-19 17:06

Python机器学习实用技巧

17021211234转载自https://www.leiphone.com/news/201805/CSzZ5XTvlILQYdVG.html,有删节【嵌牛导读】：这个Trick值得Pick【嵌牛鼻子】：Python

远方_c2e0·2023-07-19 15:27

2023年高性价比笔记本电脑选购推荐

文章目录本系列校训下面仅仅是建议，不要当准则大学专业选择第一，python机器学习第二，游戏开发专业第三，数字媒体一些误以为需要显卡的专业机械建模图像处理完全是真不需要显卡的专业大数据（本科）软件工程计算机科学与应用信息管理与信息系统网络工程轻薄本系列一

项目花园范德彪·2023-07-19 08:48

【山河送书第三期】：《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn 》赠书四本！！

【山河送书第三期】：《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》前言内容简介作者简介参与方式前言近年来，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

以山河作礼。·2023-07-18 12:35

python机器学习第七章：集成学习——组合不同模型

·基于多数投票的预测·通过对训练数据集的重复抽样和随机组合降低模型的过拟合（bagging）·通过弱学习机在误分类数据上的学习构建性能更好的模型集成学习集成⽅法（ensemblemethod）的⽬标是：将不同的分类器组合成为⼀个元分类器，与包含于其中的单个分类器相⽐，元分类器具有更好的泛化性能。理论验证：预测精度高于百分之五十时，集成方法可以显著提升预测准确度多数投票（majorityvoting

乐乐大鱼塘·2023-07-17 23:32

Python机器学习利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线

目录一、ROC与AUC1.ROC2.AUC二、代码实现效果一、ROC与AUC很多学习器是为了测试样本产生的一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值（threshold）进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为反类。主要看需要建立的模型侧重于想用在测试数据的泛华性能的好坏。排序本身的质量好坏体系了综合考虑学习去在不同任务下的“期望泛化性能”的好坏。ROC曲线则是从这个角度出发来研究学习器泛化

·2023-07-17 09:25

python机器学习之五 python的控制结构之顺序结构及分支结构

程序语言在执行时，一共有三种结构：顺序结构：语句顺序执行分支结构：到某个节点后，根据条件选择相应语句或语句块执行循环结构：根据判断条件，循环执行相应语句或语句块接下来，将开始这三种控制结构的学习。顺序结构顺序结构顾名思义，即是代码由上至下执行，没有分支也没有循环。分支结构在分支结构里，将会给大家介绍：单分支结构二分支结构多分枝结构条件判断及组合程序的异常处理1.单分支结构根据判断条件结果而选择不同

蜗牛专注学习·2023-07-16 19:05

【聚焦机器学习与实践经验的实用指南——《Python机器学习项目实战》】

《Python机器学习项目实战》引领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念!使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。

清图·2023-07-15 17:19

《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》——小解送书第五期

目录书籍介绍内容简介作者简介参与抽奖书籍介绍近年来，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

坚毅的小解同志·2023-07-15 16:20

误差放大器的作用（自动调节压差传感器的压力）

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

我滴C·2023-07-14 17:03

《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》——AIC松鼠活动第三期

内容简介本书是一本全面介绍在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图

Aic山鱼·2023-07-14 12:44

【大虾送书第二期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn 》

大虾好吃吗·2023-07-14 11:56

python机器学习——聚类评估方法 & K-Means聚类 & 神经网络模型基础

目录聚类模型的评价方法（1）轮廓系数：（2）评价分类模型【聚类】K-Means聚类模型（1）聚类步骤：（2）sklearn参数解析（3）k-means算法特点神经网络模型基础（1）sklearn的参数（2）几种模型评估方法（3）简单的案例聚类模型的评价方法（1）轮廓系数：sklearn.metrics.silhouette_scoresklearn.metrics.silhouette_score

Perley620·2023-07-14 10:11

【案例教程】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

weixin_贾·2023-07-14 06:59

Jenkins+SVN