众所周知，python拥有很多丰富的第三方库，可以为我们的工作提供更多的帮助，这也是为什么大家会学习python的原因之一。那么你知道Python机器学习常用库有哪些吗?你用过几个? 1、Pipenv：是 Kenneth Reitz 的业余项目，主要目的就是将其他软件包整合到python中。该工具可以生成一个Pipfile.lock 文件，让你构建更确定性，避免产生难以查找的BUG。 2、PyTorch：Facebook深度学习框架，源于Torch 框架，基于python语言，实现...
很多人之所以喜欢python，不仅仅因为简单易学、容易入门，更多是因为python有强大的第三方库，那么在机器学习中，python有哪些库可以使用呢? 1、Scikit-learn：最流行的ML库之一，支持很多监督学习和非监督学习算法。基于两个python库，Numpy 和 Scipy，为常见的机器学习和数据挖掘提供一组算法，聚类、回归和分类。 2、Tensorflow：当你使用python编写代码，你可以编译和运行在你的CPU或者GPU上，你不需要写C++或者CUDA的代...
前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后，胖哥对此代码加了详细的注释！！！一、贝叶斯分类介绍 贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率，如：一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝叶斯分类器（称为基本贝叶斯分类器）在...
python实现吴恩达机器学习线性回归ex.1.2 不多BB，直接上链接：https://blog.csdn.net/scum_JAKE/article/details/108796869 上节讲了一半，一共两个数据集，只讲了前一个，那么数据集中的ex1data2应该怎么做呢？ 大同小异，先整理下数据信息： 数据为房子面积，房间个数，房子价格，共有47组数据。 小异 直接讲不同的地方，数据归一化，房间数与面积与价格相差实在太多，因此会在预测时候造成一定影响，因此需要将各个数据控制的相...
参考文章 Python机器学习笔记：sklearn库的学习 ML神器：sklearn的快速使用 机器学习与Sklearn的初识 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 → 数据预处理 → 训练建模 → 模型评估 → 预测，分类。 Skikit-learn算法库由图中，可以看到库的算法主要有四类：分类，回归，聚类，降维。其中： 常用的回归：线性、决策树、SVM、KNN ；常用的分类：线性、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯；既可以回归也可以分类的算法：...
CSDN软件工程师能力认证（以下简称C系列认证）是由中国软件开发者网CSDN制定并推出的一个能力认证标准。C系列认证历经近一年的实际线下调研、考察、迭代、测试，并梳理出软件工程师开发过程中所需的各项技术技能，结合企业招聘需求和人才应聘痛点，基于公开、透明、公正的原则，甑别人才时确保真实业务场景、全部上机实操、所有过程留痕、存档不可篡改。 我们每天将都会精选CSDN站内技术文章供大家学习，帮助大家系统化学习IT技术。...
""" 酒的分类 """ from sklearn.datasets import load_wine import numpy as np # 从sklearn的datasets模块载入数据集 wine_dataset = load_wine() """ 使用load_wine函数载入的酒数据集，是一种bunch对象 key：value """ # 打印酒数据集中的键 print("红酒数据集中的键：\n{}".format(wine_dataset.keys())) # 使用.shape打印数据的概况 print("数据概况:{}".format(wine_dataset['data'].shape)) # 更多细节通过打印DESCR键来获得...
假设您的任务是训练ML模型，以将数据点分类为一定数量的预定义类。 一旦完成分类模型的构建，下一个任务就是评估其性能。 有许多指标可以帮助您根据用例进行操作。 在此文章中，我们将尝试回答诸如何时使用？ 它是什么？ 以及如何实施？ 混淆矩阵 混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，因此对于二进制分类，它是2x2，对于3类问题，它是3x3，依此类推。 为简单起见，让我们考虑二元分类并了解矩阵的组成部分。真实正值（TP）-表示该类...
文章目录 查看数据异常值1、箱线图下四分位数Q1：中位数Q2：上四分位数Q3：四分位距IQR：下限：上限 2、3σ原则3、代码测试3.1 导库3.2 创建数据3.3 箱线图3.4 3σ原则查看数据异常值 1、箱线图下四分位数Q1： 数据的1/4位置，Qi所在位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示序列中包含的项数。 例如100个数据，Q1所在位置=（100+1）/ 4 Q1=0.25Q1位置+0.75（Q1位置+1） 中位数Q2： Q2所在位置=2 *（100+1）/ 4 位于数据的中间位置 Q...
这里写自定义目录标题 0. 操作系统选择1. Python语言环境安装1.1 安装包1.2 使用虚拟环境 2. 显示驱动安装（如有GPU可选）Ubuntu 18.04Windows 3. 编程IDE(VS CODE)安装4. 常用函数包安装深度学习TensorFlow包安装 5. 一个神经网络的例子随着AI技术的发展和成熟，Python语言凭借其万能胶的能力成为了机器学习编程语言的首选。特别是随着Tensorflow等优秀库类的出现，大大降低了机器学习入门的门槛，本文旨在给各位码友提供一个迅速...
机器学习 第二章——算法目录 机器学习前言五、机器学习概述5.1机器学习开发流程5.2机器学习算法分类5.2.1监督学习和无监督学习5.2.2分类问题5.2.3回归问题六、数据集与估计器6.1数据集划分6.2sklearn数据集接口6.3sklearn分类、回归数据集6.4估计器 七、K-近邻算法八、朴素贝叶斯算法九、决策树和随机森林十、线性回归10.1线性回归10.2过拟合与欠拟合10.3岭回归10.4线性回归与岭回归对比 十一、逻辑回归十二、k-means前言 本章内容...
随着人们生活水平提高，大家不仅关注如何生活，而且关注如何生活得更好。在这个背景下，精准治疗和预测诊断成为当今热门话题。 据权威医学资料统计，全球大约每13分钟就有一人死于乳腺癌，乳腺癌已成为威胁当代人健康的主要疾病之一，并且随着发病率的增加，死亡率也逐渐增加，作为女性实在不能不重视。 其中前十位死因；女性乳腺癌为首因，其余顺序与全人群死因一致。其中，乳腺癌可能没有任何先兆，是一个隐形杀手。 有不少人的乳...
【翻译自 ： Stacking Ensemble Machine Learning With Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 Stacking或Stacked Generalization是一种集成的机器学习算法。 它使用元学习算法来学习如何最佳地组合来自两个或多个基础机器学习算法的预测。 堆叠的好处在于，它可以利用分类或回归任务上一系列性...
本文，就像本系列的其他文章一样。旨在通过阅读原论文+手写代码的方式，自己先把算法搞明白，然后再教其他人。手写代码除了可以验证自己是否搞明白以外，我会对中间过程做图。这样，我可以通过图直观的验证算法是否正确。而这些图，又成为写文章时候的很好的素材。 什么是 Gaussian Mixture Model GMM，简单的说，真的就是几个Gaussian分布混合在一起。把这些Gaussian分布找出来的过程，就是GMM。一般来说，可以认为GMM是聚类算法，...
版权声明：本文为博主原创文章，遵循?CC 4.0 BY-SA?版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/sxeric/article/details/107954299 收起 最近我出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中用股票范例讲述Python爬虫、数据分析和机器学习的技术，大家看了我的书，不仅能很快用比较热门的案例学好Python，更能了...