Titanic 幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1 sklearn 0.21之前6.2 sklearn 0.21之后 1.数据准备数据集地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 项目完整代码及数据网盘地址：https://
“数据+算法=模型”。 面对具体的问题，选择切合问题的模型进行求解十分重要。有经验的数据科学家根据日常算法的积累，往往能在最短时间内选择更适合该问题的算法，因此构建的模型往往更准确高效。本文归纳了机器学习的10大算法，并分别整理了各算法的优缺点及主要特征，供大家学习参考。读完本文，你将掌握以下机器学习10大算法的基本概念及主要适用情况，是机器学习过程不可错过的基础概念篇。本文涵盖的机器学习领域10
# 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
上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。导入和使用python中机器学习的各个方面的类库。导入数据，并通过描述性分析、可视化等对数据进行分析。创建六个模型，并从中选择准确度最高的模型。 可以说这并不是一个正式的项目，只是用来做一个简单的展示，用于给初
上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。导入和使用python中机器学习的各个方面的类库。导入数据，并通过描述性分析、可视化等对数据进行分析。创建六个模型，并从中选择准确度最高的模型。 可以说这并不是一个正式的项目，只是用来做一个简单的展示，用于给
机器学习算法python实现原文地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/readme.md#机器学习算法python实现目录机器学习算法Python实现一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化4、最终运行结果5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归1、代价函数2、梯度3
说着学习机器学习，但是一直都没有真正的写一点什么，那么就从今天开始吧。 题为机器学习基础，那么这里是机器学习的一些概念及分类。（大佬请绕行）也是自己学习《Python机器学习算法》的学习笔记。绪论随着时代的发展，大量网络应用出现在生活中，各种智能设备出现使数据的收集变成现实，同时，计算机的计算能力得到了很大的提高，如何从大量数据中提取有价值的信息成了很重要的课题，机器学习就是这样一种...
原创
2021-07-06 15:40:33
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http://rec-sys.net/forum.php?mod=viewthread&tid=381&extra=
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2015-04-01 10:23:00
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机器学习的分类 机器学习主要分为监督学习和无监督学习，监督学习就是数据集中的每个样本都有正确的答案，比如回归问题和分类问题。无监督学习使用的数据集没有任何标签，让机器自己学习，比如聚类算法，主要学习了监督学习中的线性回归算法和逻辑回归算法。 线性回归 单变量线性回归算法，比如我们根据房子的面积去预测 ...
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2021-09-24 23:16:00
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什么是机器学习？ 机器从历史数据中自动分析获得模型，利用模型，对未知数据进行预测 数据集（历史数据） 数据集的结构：特征值（房子的一些属性）+目标值（结果，房价） 注：每一行数据称为一个样本，有些数据集没有目标值 机器学习算法分类 监督学习 目标值：类别 - 分类问题 目标值：连续型的数据 - 回归 ...
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2021-10-18 20:10:00
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第一次接触机器学习，先谈一点基本理解： 一、机器学习是什么，它从属于哪个范畴？？是什么?机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(规律)，并利用此模型预 机器学...
原创
2023-05-11 11:57:54
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机器学习1、机器学习原理2、机器学习分类2.1 有监督学习主要用于决策支持，它利用有标识的历史数据进行训练，以实现对新数据做出预测。2.1.1 分类分类计数预测的数据对象是离散的。如短信是否为垃圾短信，用户是否喜欢电子产品。算法：K近邻、朴素贝叶斯、决策树、SVM2.1.2回归回归技术预测的数据对象是连续值。例如温度变化或时间变化。包...
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2022-02-11 09:36:07
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pkhungurn 一招生成定制版二次元人脸头像，还能“模仿”你的表情。用3D模型，让2D头像动起来。 https://pkhu...
原创
2022-07-20 22:17:12
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开头大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识,学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器学习项目https://www.bilibili.com/video/BV1R4411N78S?p=1以下是我的学习输出:矩阵专题微积分专题概率与统计总结机器学习数学基础涉及矩阵，微积分和概率...
原创
2021-07-28 13:54:36
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本书介绍该书是加州大学伯克利分校的机器学习课程CS 189配套的教材。本书内容精简
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter本文主要是介绍机器学习的一些基本内容，包含：除了分类和回归之外的其他机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用流程机器学习4个分支 监督学习supervised learning最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常是人工标准），它可以学会将数据映射到已知目标（也叫标注...
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2022-06-04 00:16:16
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机器学习基础 机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。1.1
基本的机器学习算法：线性回归算法 Linear Regression支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM)最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)逻辑回归算法 Logistic Regression决策树算法 Decision Treek-平均算法 K-Means随机森林算法 Random Forest朴素贝叶斯算法 Naive
Python机器学习：分步教程(从此处开始)在本节中，我们将端到端完成一个小型机器学习项目。以下是我们要介绍的内容的概述：安装Python和SciPy平台。加载数据集。汇总数据集。可视化数据集。评估一些算法。做一些预测。慢慢来。完成每个步骤。1.下载，安装和启动Python SciPy如果尚未安装Python和SciPy平台，请在系统上安装它。我不想详细介绍这一点，因为其他人已经知道了。这已经非常
机器学习简介机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和建模来实现自主地执行某项任务的能力。在数据密集型领域，机器学习已成为了一项重要的技术，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、智能游戏等领域。本文将介绍机器学习的基本概念、分类以及常用模型。机器学习的定义机器学习是一种利用计算机算法对数据进行分析、学习和预测的技术。与传统的基于规则的编程方法不同，机器学习的算法可以从数据中自动发现规
