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机器学习实战 这本书对于我们了解机器学习原理和代码实现提供了很大的帮助 xff0c 源码和数据集可在其英文版的官方网站进行下载 xff1a https www manning com books machine learning in ac

1 背景 1 1 k近邻算法的概述 xff08 1 xff09 k近邻算法的简介 k 近邻算法是属于一个非常有效且易于掌握的机器学习算法 xff0c 简单的说就是采用测量不同特征值之间距离的方法对数据进行分类的一个算法 xff08 2 xf

今晚又实战了一个小案例 xff0c 把它总结出来 xff1a 有些人利用信用卡进行诈骗等活动 xff0c 如何根据用户的行为 xff0c 来判断该用户的信用卡账单涉嫌欺诈呢 xff1f 数据集见及链接 xff1a 在这个数据集中 xff0c

回归模型比较简单 这里先简单介绍下 后面遇到难点再具体分析 回归的一般方法 1 收集数据 采用任意方法收集数据 2 准备数据 回归需要数值型数据 标称型数据将被转成二值型数据 3 分析数据 绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析

import numpy as np 函数说明 加载数据集 Parameters filename 文件名 Returns dataMat 数据集 labelMat 标签 def loadDataSet filename numFeat l

文章目录 10 1 K 均值聚类算法 10 2 使用后处理来提高聚类性能 10 3 二分K 均值算法 10 4 总结 簇识别 簇识别给出了聚类结果的含义 假定有一些数据 簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么 聚类与分类的区别 分类的目标事先

介绍采用sns的强大的绘图 可以绘制不止二维的信息 优美的排版 用散点图关联变量 用线强调连续性 聚合和表示不确定性 用语义映射绘制数据子集 显示与facet的多个关系

scala机器学习之保险数据预测分析 数据资料来源 此文章数据内容来源于Scala Machine Learning Projects 2018版 一书 本书分为是一个章节 本文章内容来自于第一章节 书本链接 Scala Machine L

文章目录 7 1 集成方法 7 1 1 bagging 自举汇聚法 7 1 2 随机森林 Random Forest RF 7 1 3 boosting 提升方法 7 1 4 Bagging Boosting二者之间的区别 7 1 5 总结

文章目录 13 1 降维技术 13 1 1 主成分分析 PrincipalComponentAnalysis PCA 13 1 2 因子分析 Factor Analysis 13 1 3 独立成分分析 Independent Compone

问题 在跟着 机器学习实战 这本书练习的时候 遇到AttributeError module random has no attribute rand的问题 1 出现如下的报错 2 原因 后来发现当时为了方便能够知道自己 py文件是主要练习

文章目录 1 1 何谓机器学习 1 2 机器学习重要性 1 3 机器学习主要任务 1 4 如何选择合适的算法 1 5 开发机器学习应用程序的步骤 1 6 python语言的优势 1 6 1 python语言特色 1 6 2 python语言

文章目录 5 1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 5 2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 5 2 1 梯度上升法 5 3 python实战 5 3 1 查看数据集分布情况 5 3 2 训练 5 3 3 绘制决策边界 5

文章目录 8 1 用线性回归找到最佳拟合直线 8 1 1 线性回归 8 1 2数据可视化 8 1 3 求回归系数向量 并根据系数绘制回归曲线 8 2 局部加权线性回归 LWLR 8 3 预测鲍鱼年龄 8 4 岭回归 8 5 前向逐步回归 8

文章目录 4 1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 4 1 1 贝叶斯决策理论 4 1 2 条件概率 4 1 3 全概率公式 4 1 4 贝叶斯推断 4 1 5 朴素贝叶斯 4 2 使用朴素贝叶斯进行文档分类 4 3 总结 4 4 朴素贝叶斯改

目录 前言 写在前面 1 什么是机器学习 1 1 监督学习 1 2无监督学习 2 Python中的机器学习 3 必须环境安装 Anacodna安装 总结 前言 每一次变革都由技术驱动 纵观人类历史 上古时代 人类从采集狩猎社会 进化为农业社

本文详细说明机器学习实战这本书中的示例 餐厅菜肴推荐引擎的算法 5 1 推荐未尝过的菜肴 推荐系统的工作过程是 给定一个用户 系统会为此用户返回N个最好的推荐菜 为了实现这一点 则需要做到 寻找用户没有评级的菜肴 即在用户 物品矩阵中的0值

from sklearn linear model import LogisticRegression 函数说明 使用Sklearn构建Logistic回归分类器 Parameters 无 Returns 无 def colicSklear

元算法 meta algorithm 是对其他算法进行组合的一种方式 即模型融合 模型融合主要分为三种 Bagging Boosting和Stacking 思想 将弱分类器融合成强分类器 融合后比最强的弱分类器更好 视频导学 https w

早在刚接触数据挖掘算法时就已经看过 以及使用过简单的K 均值算法来做聚类 现在为了进一步的掌握该知识 通过机器学习实战又看了一遍 由于相对于其它算法较简单 所以看的也比较快 同时也学习了一下更为强大的二分K 均值算法 该算法建立在K Mea