Python机器学习 学习意味着通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 - 它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力。 基本上，机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预。现在问题是如何开始和完成这种学习？它可以从数据的观察开始。数据可以是一些示例，指令或一些直接经验。然后在此输入的基础上，通...
1、Scikit-learn:机器学习方法工具集 http://scikit-learn.org/提供一批统一化的及其学习方法功能接口 提供聚类、分类、回归、强化学习等计算功能 机器学习最基本且最优秀的Python第三方库 与数据处理相关的第三方库2、TensorFlow:AlphaGo背后的机器学习计算框架 http://www.tensorflow.org/谷歌公司推动的开源机器学习框架 将数据流图作为基础，图节点代表运算，边代表张量 应用机器学习方法的一种方式，支撑谷歌人工智能应用impo...
这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python 下面从自己项目中遇到的一些python、numpy知识点整理出来： （注：以下np均表示numpy） python2与python3的几点不同 python2与python3是目前使用最广泛的两个版本,一些新的代码都建议使用python3，对于一些经典书籍等中的案例，还是沿用python2的代码，python2与3使用方面差别如下： ...
综述“余既滋兰之九畹兮，又树蕙之百亩”本文采用编译器：jupyter 决策树 (decision tree) 是一类常见的机器学习方法，顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决 策问题时一种很自然的处理机制。 例如，我们要对“是否录用他作为机器学习算法工程师？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“他是否发表过顶会论文？”如果是“没有”，则再看“是否是研究生？”如果是“是...
1.2 Linear regression with multiple variablesimport numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt数据读取data2 = pd.read_csv(ex1data2.txt, sep=,, header=None, names=[size, bedrooms, price])数据预处理data2.iloc[:,:-1] = (data2.iloc[:,:-1] - data2.iloc[:,:-1].mean())/data2.iloc[:,:-1].std() data2.insert(0, ones, 1) X = data2.values[:,:-1] y = data2.values[:,-1] y = y.reshape((-1,1)...
K近邻 假设我们有一些携带分类标记的训练样本，分布于特征空间中，对于一个待分类的测试样本点，未知其类别，按照‘近朱者赤近墨者黑’，我们需要寻找与这个待分类的样本在特征空间中距离最近的k个已标记样本作为参考，帮助我们最初分类决策。 ?#从sklearn.datasets导入iris数据加载器from?sklearn.datasets?import?load_irisiris=load_iris()print(iris.data.shape)#(150,?4)#查看数据说明print(iris.DESCR)#对iris数据集进行分割...
NumPy NumPy（数值 Python 的简称）是其中一个顶级数据科学库，它拥有许多有用的资源，从而帮助数据科学家把 Python 变成一个强大的科学分析和建模工具。ＮumPy 是在 BSD 许可证的许可下开源的，它是在科学计算中执行任务的基础 Python 库。SciPy 是一个更大的基于 Python 生态系统的开源工具，而 NumPy 是 SciPy 非常重要的一部分。 NumPy 为 Python 提供了大量数据结构，从而能够轻松地执行多维数组和矩阵运算。除了用于求解线性...
Machine-Learning 编程作业 Programming Exercise 4：Neural Network Learning 神经网络的实现 这部分完成的是利用练习三中的数据，随机初始化参数，从头开始实现手写数字的识别，最终利用我们训练好的模型进行预测，并给出准确率。 步骤分为： 1. 导入数据并可视化 2. 标签向量化 3. 定义前向传播函数 4. 定义代价函数+反向传播函数 5. 初始化参数 6. 用高级函数最小化目标函数 7. 隐藏层可视化 作业文件打包如下： 链接：https:/...
支持向量机（分类） 支持向量机分类器根据训练样本的分布，搜索所有可能的线性分类器中最佳的那个。我们会发现决定其直线位置的样本并不是所有训练数据，而是其中的两个空间间隔最小的两个不同类别的数据点，而我们把这种可以用来真正帮助决策最优线性分类模型的数据点叫做‘支持向量’。逻辑斯蒂回归模型在训练过程中由于考虑了所有训练样本对参数的影响，因此不一定获得最佳分类器。 代码1：手写体数据读取代码样例 ============...
1.Python 数据类型 Python 内置的常用数据类型共有6中： 数字（Number）、布尔值（Boolean）、字符串（String）、元组（Tuple）、列表（List）、字典（Dictionary）。 数字：常用的数字类型包括整型数（Integer）、长整型（Long）、浮点数（Float）、复杂型数（Complex）。 10、100、-100都是整型数；-0.1、10.01是浮点数。 布尔值：True代表真，False代表假。 字符串：在Python里，字符串的表示使用成对的英文单引号，双引号进行表...
数据标称型和数值型 算法归一化处理：防止数值较大的特征对距离产生较大影响计算欧式距离：测试样本与训练集排序：选取前k个距离，统计频数(出现次数)最多的类别1 def classify0(inX, dataSet, labels, k):2 3 4 :param inX: 测试样本(arr)5 :param dataSet: 训练数据集(arr)6 :param labels: 类别(list)7 :param k:(int)8 :return: 类别9 10 #计算距离 11 dataSetSize = dataSet.shape[0] ...
''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000 测试集数量：10000 ------------------------------ 运行结果： 正确率：81.72%（二分类）'''import numpy as np import timedef loadData(fileName):'''加载Mnist数据集:param fileName:要加载的数据集路径:return: list形式的数据集及标记'''print('start to read data')# 存放数据及标记的listdataArr = []labelArr = []# 打开文件fr = open(fileName, 'r')# 将文件按行读取for line in fr...
癌症预测问题代码详解 读取文件import pandas as pd #pandas库有一个read_csv的函数 可以读取.csv文件 df_train=pd.read_csv('../Desktop/python/Datasets/Breast-Cancer/breast-cancer-train.csv') df_test=pd.read_csv('../Desktop/python/Datasets/Breast-Cancer/breast-cancer-test.csv') #地址两个注意：1./不是\2.按照jupyter来 不可以按照本机来 df_test_negtive=df_test.loc[df_test['Type']==0][['Clump Thickness','Cell...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d,Axes3D#绘制3D函数图像 from matplotlib import cm#色彩映射 import itertools#提供操作迭代对象的函数''' np.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0) fname: 文件路径（包含文件名） dtype: 数据类型，默认值为float comments: 注...
Python机器学习——预测分析核心算法 第 6 章 集成方法 import pandas as pd import numpy as np from sklearn import tree from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.externals.six import StringIO import math import matplotlib.pyplot as plt import ostarget_url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv" data=pd.read_csv(target_url,sep=';')...