本书介绍随着机器学习算法越来越多地被用来寻找模式，进行分析和做出决策（有时可能会影
原创
2023-06-23 10:16:11
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# 注册该网站需要科学上网,下载数据也比较慢# 后台回复数据获取数据,科学上网插件也给大家，免费试用3天。题目是这样的:本次比赛的目的是预测一个人想要登记的地方。为了本次比赛的目的，Facebook创建了一个人工世界，其中包括10多公里10平方公里的100,000多个地方。对于给定的坐标集，您的任务是返回最可能位置的排序列表。数据被制作成类似于来自移动设备的位置信号，让您了解如何处理由不准确和嘈杂
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2024-04-10 10:20:10
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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
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2023-07-29 16:10:49
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本书介绍随着机器学习算法越来越多地被用来寻找模式，进行分析和做出决策（有时可能会
原创
2023-06-23 11:03:16
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目录 1 初步认识人工智能1.1 人工智能概述1.1.1 机器学习与人工智能、深度学习1.1.2 机器学习、深度学习能做些什么？1.2 什么是机器学习1.3 机器学习算法分类1.4 机器学习开发流程1.5 学习框架和资料介绍2 数据集与特征工程2.1 数据集2.1.1 可用数据集2.2&n
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2024-02-15 13:46:10
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作者：Adrian Rosebrock这是一篇手把手教你使用 Python 实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！本教程会采用下述两个库来实现机器学习算法：scikit-learnKeras此外，你还将学习到：评估你的问题准备数据(原始数据、特征提取、特征工程等等)检查各种机器学习算法检验实验结果深入了解性能最
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2024-08-15 11:02:54
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因本人刚开始写博客，学识经验有限，如有不正之处望读者指正，不胜感激；也望借此平台留下学习笔记以温故而知新。这个系列是机器学习实战一书的学习笔记，主要是基本算法的代码实现。机器学习实战 百度网盘链接：百度网盘-链接不存在提取码：qcht推荐指数：5颗星决策树的特点 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特 征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：
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2023-11-20 19:28:23
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原文链接：https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html前言这篇notebook是关于机器学习监督学习中的决策树算法，内容包括决策树算法的构造过程，使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.操作系统：ubuntu14.04（win也ok）运行环境：anaconda-python2.7-jupyternotebook参考书籍：
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2018-12-26 20:48:34
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# Python 机器学习项目实战入门指南
在刚入行的情况下，学习如何实现一个Python机器学习项目可能会令你感到困惑。然而，只要按照一定的步骤进行，你就能逐渐掌握机器学习的基本工作流程。本文将帮助你理清思路，逐步完成一个简单的机器学习项目。
## 机器学习项目流程
下面的表格总结了我们将要实现的机器学习项目的各个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-19 08:03:49
98阅读
原文链接：www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html前言这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件的分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.操作系统：ubuntu14.04运行环境：anaconda-python2.7-jupyternotebook参考书籍：机器学习实战和源码,机器学习（周
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2019-01-02 16:19:54
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原文链接：https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。操作系统：ubuntu14.04运行环境：anaconda-python2.7-jupyternotebook参考书籍：机
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2019-01-02 16:23:43
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'''Created on Oct 19, 2010@author: Peter'''from numpy import *def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'h', 'take'
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2023-01-13 00:29:39
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# Python与机器学习实战
机器学习是一种应用人工智能的技术，它通过让机器从数据中学习并进行预测和决策，可以用来解决各种实际问题。Python是一种简单易学的编程语言，因其丰富的数据处理库和机器学习框架而成为机器学习的首选语言之一。本篇文章将介绍如何使用Python进行机器学习实战，并通过代码示例展示其强大功能。
## 安装Python与机器学习库
首先，我们需要安装Python及相关的
原创
2023-10-12 09:55:26
53阅读
原文链接：www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html前言这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法，将介绍2个实例，分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统.操作系统：ubuntu14.04运行环境：anaconda-python2.7-notebook参考书籍：机器学习实战notebookwriter----方阳k-近邻算法（kNN
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2018-12-25 22:50:39
427阅读
原文链接：https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。操作系统：ubuntu14.04运行环境：anaconda-python2.7-jupyternotebook参考书籍：机
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2019-01-02 16:55:14
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本篇文章详解机器学习应用流程，应用在结构化数据和非结构化数据(图像)上，借助案例重温机器学习基础知识，并学习应用机器学习解决问题的基本流程。
原创
2022-03-21 23:08:40
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之前就知道有《机器学习实战》这本书，还有机器学习实战源码，对于想对机器学习理论和实践层面有更深入的了解和学习的话就可以看一下这本书，代码是python写好的，可以拿来跑一下，也可以加进去自己的理解，因为已经接触机器学习一年多的时间了，所以看这本书的时候感觉还不错，并不是很吃力，花了一周多的时间看完了书中的理论知识，代码部分跳过了，暂时没有去实践，因为现在看这本书的目的是
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2024-08-03 23:22:02
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目录 机器学习基础什么是机器学习机器学习应用场景海量数据机器学习的重要性机器学习的基本术语监督学习和非监督学习监督学习：supervised learning非监督学习：unsupervised learning机器学习工具介绍Python非 PythonNumPy 函数库基础测试 Numpy 库测试 NumPy 库代码整合总结 机器学习基础什么是机器学习机器学习的基本术语监督学习和非监督学
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2023-08-23 11:22:32
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机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。这5步是一个循环迭代的过程，可以参考下面的图片：所有的项目都会按照这5步来做，我把它简称为实战5步。为了让你更深地理解这5步，在后面能更快地上手，我会带你做一个项目，我会给你清楚解释每一
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2023-07-29 19:51:20
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机器学习实战（1）分类参考书籍：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, Second Edition 编译器：jupyter notebook3.1 MNISTMNIST数据集是一组数字图片，相当
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2024-05-12 17:09:58
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