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
转载
2023-07-29 16:10:49
93阅读
pandas里面的对于数据操作比如where，drop以及dropna等都会有一个属性：inplace，这个单词意思是原地，如果inplace=true代表数据本身要返回（原地数据也会被改变）；如果inplace=false（默认）代表只是返回数据一个副本（copy，原数据并不会被改变）。 Data
转载
2018-06-04 09:59:00
121阅读
2评论
了解基本的机器学习原理及算法学习利用机器学习算法解决应用问题的能力掌握sklearn库中常用机器学习基本调用方法，避免重复造车1：机器学习简介机器学习的目标：机器学习是实人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据和经验进行学习，改善具体算法的性能。多领域交叉，涉及概率论，统计学，算法复杂度理论等多门学科。广泛应用于网络搜索，垃圾邮件过滤，推荐系统，广告投放，信用评价，欺诈检测、股票交易和医疗诊
原创
2021-04-25 22:42:20
170阅读
前言机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支，是实现智能化的关键。其专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。目前机器学习主要使用Python完成，接下来本文将使用一个实例来讲解其具体应用。1模块介绍sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用s
数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说，统计学主要是通过机器学习来对数
# 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
# Python与机器学习小结
机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动进行决策和预测的方法。Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于机器学习领域。Python提供了许多用于数据处理、模型开发和结果可视化的库和工具。本文将介绍Python在机器学习中的应用，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 数据处理
在机器学习中，数据的处理是非常重要的一步。Python提供了一些强
原创
2023-07-15 03:30:47
60阅读
一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-12-16 21:47:39
284阅读
一、机器学习概述 1.1、什么是机器学习？ 机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测 1.2、为什么需要机器学习？ 解放生产力，智能客服，可以不知疲倦的24小时作业 解决专业问题，ET医疗，帮助看病 提供社会便利，例如杭州的城市大脑 1.3、机器学习应用场景 自然语言
转载
2020-05-20 09:53:00
288阅读
2评论
原创
2022-08-02 18:56:08
74阅读
数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
文章目录3.6 形态学3.6.1 区域形态学闵可夫斯基加法闵可夫斯基减法3.6.2 灰度值形态学 本节可参考我的另一篇博客：《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》第8章 图像的形态学处理-学习笔记3.6 形态学前面我们已经讨论了如何分割区域。我们已经看到了分割结果中经常包含不想要的干扰。通常我们必分割后区域的形状以获取我们想要的结果。这是数学形态学领域的课题，数学形态学被定义为一种分析空间结
# 机器视觉与机器学习
## 引言
随着智能技术的迅猛发展，机器视觉和机器学习已成为当今科技领域中备受关注的两个热点。机器视觉指的是计算机系统通过摄像头和图像处理技术来获取和理解图像信息，而机器学习是让计算机通过算法自主学习并进行决策的一种技术。这两者的结合，使得机器能够“看懂”世界，并做出智能化的反应。
## 机器视觉的基本概念
机器视觉的核心是通过图像传感器获取图像，利用算法处理图像，
一、参考资料1. 课程简介2. 推荐系统算法简介3. 推荐系统评测4. 数学基础5. 机器学习概述6. 监督学习7. python
原创
2022-09-14 10:33:58
202阅读
这三个领域或学科交叉和重叠部分很多，数据挖掘，机器学习和统计学习的概念一直有或多或少的混淆，希望同样有我这样的困惑的朋友读完下面的文字能够清晰一些。 数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说，统计学主要
1.机器学习与数据挖掘的区别：数据挖掘 (data mining): 有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)数据挖掘是从现有的信息(existing information)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传
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
转载
2023-08-24 17:31:13
78阅读
1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical
目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型，分类器，神经网络和吴恩达。你也想成为一份子，但你该如何开始？在这篇文章中我们会讲Python的重要特征和它适用于机器学习的原因，介绍一些重要的机器学习包，以及其他你可以获取更详细资源的地方。为什么用Python做机器学习 Python很适合用于机器学习。首先，它很简单。如果你完全不熟悉Python但是有一些其他的编程经验（C或者其他编程语言），要上
其实学习机器学习的最好方法是设计和完成小项目。Python 是一种流行且功能强大的解释型语言。与 R 不同，Python 是一种完整的语言和平台，可用于研究和开发以及开发生产系统。还有很多模块和库可供选择，提供多种方式来完成每项任务。开始使用 Python 进行机器学习的最佳方式是完成一个项目。安装并启动 Python 解释器。逐步完成一个小项目的、图。在其中你也会收获成就感，一边接下来一直做下去
转载
2023-06-19 10:34:54
97阅读
