样本: 代码:有几处与教程不同,自行修改import pandas as pd import numpy as np from sklearn import svm from sklearn import model_selection #此处与教程不同,模块更改#1.读取数据,此处不添加 index_col=0 因为会没有最左边的0,1,2,3那一列,导致后续ix换col索引出现问题 data = pd.read_csv(D:\python_source\Machine_study\mooc_data\classification\stock/000777.csv, encoding=gbk, parse_dates=[0]) data.sort_in...
一、机器学习的过程 机器学习的过程:从本质上来说,就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数(f)相接近的函数。 在理想情况下,对于任何适合使用机器学习的问题,在理论上都是会存在一个最优的函数让每个参数都有一个最合适的权重值,但在现实应用中不一定能这么准确得找到这个函数。所以,我们要去找与这个理想函数相接近的函数。只要是能够满足我们的使用的函数,我们就认为是一个好的函数。 这个训练数据的过程通常也被解释...
本文是由**【菜鸟窝】特邀清华人工智能博士亲授,从零开始教你K近邻分类算法**(K-Nearest Neighbor algorithm (short for KNN)),并通过实际项目手把手教会大家进行实操。相关的源码会发给大家实践,让你真正做到学以致用。 视频详解和实操代码可勾搭运营小姐姐(微信id:BT474849)免费领取哦。 相似性度量 相似性度量: ? 距离,距离越小越相似 ? 相似系数,相似系数越大越相似。 ? 样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义...
关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道,美国中西部的一家连锁店发现,男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块,并确保在周四全价销售从而获利。当然,这家商店并没有这么做。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法,它用来找出数据值中频繁出现的数据集合,找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见...
import numpy as np from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #导入数据集拆分工具 from sklearn.model_selection import train_test_split X,y=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=8) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=8)#导入数据预处理工具 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxS...
一文详解,K近邻算法原理。码字不易,喜欢请点赞,谢谢!!! 一、KNN简介 K近邻(k-NearestNeighbor)算法,简称KNN。KNN是数据挖掘中十分常用的算法,其原理简单。 KNN的思想就是,选取k个最邻近的点,这k个点属于哪类个数最多,则该点就属于哪类。 比如下图,当k=3k=3k=3时,测试点属于六边形类;而当k=5k=5k=5时,测试点属于正方形类。二、KNN算法步骤计算测试数据到每个训练数据的距离(一般采用欧氏距离) 按照距离从小到大排列 ...
上一篇介绍了机器学习的一些基本概念,其中有感知机与线性回归算法的介绍。在介绍中,应该令人最不可思议的就是,为啥这样的一堆y = x1*w1+x2*w2+x3*w3.....+xn*wn,通过机器学习,最终可以拟合出正确的模型呢?其实机器学习,搭建了人工神经网络,结合线性回归方程与梯度下降算法,通过不停的输入训练数据,回顾计算结果,调整计算参数,最终才能达到目标。我们先从基本概念讲起:1、瞎猜方程解假设现在有y = ax,我们知道x=10的时...
线性回归参考西瓜书《机器学习》线性回归给定训练集$D={(\boldsymbol x_1, y_1), (\boldsymbol x_2, y_2), ..., (\boldsymbol x_i, y_i), ( \boldsymbol x_n, y_n)}$,其中$\boldsymbol {x_i} = (x_{i1};x_{i2}; ...; x_{im})$,$y_i\in \mathbb{R}$.线性回归(linear regression)试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 以一元线性回归为例,来详细讲解$w$和$b$的最小二乘法估计。 线性回归试图学得:$$f(x_i)=wx...
我使用Scikit Learn的决策树对数据集进行回归.我的结果非常好,但是我担心的一个问题是许多功能的相对不确定性非常高.我试图放弃具有高度不确定性的案例,但这会显着降低模型的性能. 特征本身是通过实验确定的,因此它们具有相关的实验不确定性.数据本身并不嘈杂. 所以我的问题是,有没有一种很好的方法将与功能相关的不确定性纳入机器学习算法? 感谢您的帮助!解决方法:如果不确定的特征正在改进表明它们在一起的算法,它们是有用的.但...
数据挖掘流程: 我在天池做过一些比赛,比如新人赛里面的o2o,但对于建模前的一些准备(特征工程或者说叫数据挖掘)并没有什么概念,网上也并没有找到相应的资料。刚好今天在网上的课程(京东购买预测)中找到了详细的步骤,故做记录保存分享。 (一)数据清洗1.数据集完整性验证 数据是否存在残缺2.数据集中是否存在缺失值 缺失数据是很常见的。python中的pandas的部分函数是可以用来处理缺失值的。 pandas使用浮点值Nan(Not a N...
文章目录KNN整理代码实现总结 KNN整理KNN(K-Nearest Neighbors)的原理通过样本之间的距离或者相似度来确定分类。 K值的选择不同,也会引起分类结果的不同,图源来自Greedy AI AcademyK = 1:K = 3:距离计算要度量空间中点距离的话,有好几种度量方式,比如常见的曼哈顿距离计算,欧式距离计算等等。不过通常KNN算法中使用的是欧式距离,这里只是简单说一下,以二维平面为例,二维空间两个点的欧式距离计算公式如下: d(x,y)=x2+...
Bagging思想 bagging是一种集成模型的思想。其名称来源于“bootstrap aggregating"。这种方法是用来解决模型的过拟合问题。 首先说一下bootstrap方法,中文名称叫做”自助采样法“,是一种有放回的采样方法。比如说样本空间有m个样本,当通过bootstrap方法采样时,我们有放回的采样m次,得到m个样本(其中有重复)。 bagging思想就是以自助采样法为基础进行的。主要流程如下:从训练集中利用bootstrap的方法采样T次,得到T个样本集...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? 摘要之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了.机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? ?????? 安装pip install lightgbm11gitup网址:https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位。顾名思义,lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机...
监督算法 决策树,随机森林,回归分析 无监督算法 聚类,关联 分类算法 支持向量机,决策树,神经网络 深度学习: 卷积神经 网络CNN 深度神经网络DNN 循环神经网络RNN 对抗神经网络GAN 聚类: K-means 基于层次 回归分析:主要用于预测 线性回归 逻辑回归 多项式回归 逐步回归 岭回归 LASSO回归 关联分析 Apriori FP-Growth 分布式机器学习