本文是 Python 机器学习基础系列文章的第一篇——Python 篇。Python任何一门编程语言，入门学习的基础知识包括：数据类型、控制流、函数、模块化、类，以及一些常用的零碎语法。Python 亦不例外。数据类型基本数据类型包括布尔型（bool）、整型（int）、长整型（long）、浮点型（float）、复数（complex）五种。内置常量：False, True, None, NotImp
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2023-08-24 13:58:40
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# Python机器学习案例
## 引言
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用统计学原理和算法来使计算机具备学习能力。Python是一门流行的高级编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的第三方库支持。在Python中，有许多强大的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow和Keras，使得开发和应用机器学习模型变得更加简单。
本文将以一个简单的机器学习案例为例，带您了解
原创
2023-10-16 10:19:20
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机器学习是一种人工智能的分支，其主要目标是让计算机通过数据来学习，并根据学习结果进行预测和决策。与传统的编程方式不同，机器学习依赖于算法和数学模型，从而自动识别输入数据中的模式和规律。机器学习技术已广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、智能对话等领域。监督学习（Supervised Learning）无监督学
原创
2024-04-02 15:01:20
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公众号：黑客编程狮，专做免费编程知识分享！预计更新第一章. Python 简介Python 简介和历史Python 特点和优势安装 Python第二章. 变量和数据类型变量和标识符基本数据类型：数字、字符串、布尔值等字符串操作列表、元组和字典第三章. 控制语句和函数分支结构：if/else 语句循环结构：for 和 while 循环函数参数传递与返回值Lambda 表达式第四章. 模块和文件 IO
原创
2023-04-29 19:58:40
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# Python 机器学习入门指南
## 概述
欢迎来到机器学习的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将带领你走进 Python 机器学习的门道。在本文中，我将详细介绍从入门到实践的整个流程，并附上具体的代码示例，让你能够快速上手。
## 流程步骤
首先，让我们来看一下整个实现“Python 机器学习入门”的流程。下面的表格展示了具体的步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-06-21 04:16:51
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答：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的现象。为避免过拟合，可以通过增加训练数据、减少特征评估模型性能的方法，通过将数据随机分为多个子集，然后将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，重复多次进行训练和测试，从而得到更准确的模型性能评估。
原创
2023-12-27 10:36:31
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泰坦尼克之灾案例是Kaggle入门的案例，本篇分析是参照https://github.com/Speedml/notebooks/blob/master/titanic/titanic-data-science-solutions-refactor.ipynb来写的，分析思路和代码很详细，本篇文章的代码地址https://github.com/LuLane/titanic；一：确定任务和目标首先先
原创
2021-03-02 10:49:05
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简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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集成开发环境：Pycharmpython版本：2.7（anaconda库）用到的库：科学计算库numpy,数据分析包pandas,画图包matplotlib,机器学习库sklearn大体步骤分为三步：1.数据分析2.交叉验证3.预测并输出结果 导入库函数 import numpy as np
import pandas as pa
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-11 20:15:03
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# Python机器学习编程案例实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现Python机器学习编程案例的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 模型评估与调参 |
| 5 | 模型部署与应用 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：数据收集与预处理
原创
2024-05-09 05:27:15
58阅读
# Python机器学习入门
机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过数据学习模式并进行预测或决策。在本篇文章中，我们将介绍Python在机器学习中的基本应用，展示如何使用Python库进行数据处理、模型构建和可视化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装了一些必备的Python库。可以通过以下命令安装这些库：
```bash
pip install numpy pandas ma
原创
2024-08-06 08:56:39
53阅读
随着科技的飞速发展，机器学习已经成为当今最热门的技术之一。Python 作为一种强大的编程语言，在机器学习领域有着广泛的应用。
前言机器学习 作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。一个经典的机器学习的定义是：A computer program...
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2022-06-29 14:43:44
198阅读
机器学习概述特征工程数据集特征工程介绍特征抽取特征预处理特征降维主成分分析总结分类算法回归与聚类算法
原创
2022-07-15 20:23:56
789阅读
欢迎关注个人博客：枫之羽前言 这部分内容侧重于机器学习的应用以及如何使用sklearn和调优。该部分内容基于Udacity的机器学习入门课程，偏重实践，有兴趣的可以看看，也可以一起学习。１、朴素贝叶斯训练分类器from sklearn.naive_bayes import GaussianNBclf = GaussianNB() # 创建分类器clf.fit(fe...
原创
2021-07-06 15:35:18
608阅读
目录1 机器学习概述2 机器学习过程2.1 机器学习与人类学习3 机器学习的分类3.1 无监督学习3.2 监督学习3.3 深度学习3.4 强化学习4 机器学习应用人工智能，也就是我们每天挂在嘴边的AI，可以被简单地定义为努力将通常由
原创
精选
2022-06-26 01:35:43
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让机器 去学习让机器 去执行最早的机器学习应用-垃圾邮件分辨人类学习方式机器学习。
原创
2024-02-27 11:48:53
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为什么学习机器学习？需求爆炸：AI应用到各行各业（医疗诊断、金融风控、推荐系统等）。技能跨界：编程+统计+业务场景结合，提升职场竞争力。低门槛入门：Python生态成熟，无需复杂数学基础即可快速实践。核心概念与工具机器学习 vs 传统编程：传统编程：明确指令（如if-else）解决特定问题。机器学习：通过数据训练模型，让算法自动“学习”规律。例子：
传统：手写排序算法。机器学习：用模型预测数据趋势
# 机器学习入门
## 引言
机器学习是一门将人工智能与统计学相结合的学科，它研究如何使用计算机算法从数据中自动推断出规律，并且可以用来预测未知数据。随着大数据时代的到来，机器学习在各个领域都有着广泛的应用，例如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。本文将介绍机器学习的基本概念和常见算法，并通过Python代码示例帮助读者入门机器学习。
## 机器学习的基本概念
机器学习可以分为监督学习(S
原创
2023-09-27 17:04:06
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什么是机器学习从大量现象中提取反复出现的规律与模式。这一过 程在人工智能中的实现就是机器学习。机器学习是计算机基于数据构建概率统计 模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。解决什么问题问题不能是完全随机的，需要 具备一定的模式；问题本身不能通过纯计算的方法解决；有大量的数据可供使 用。机器学习的任务，就是使用数据计算出与目标函数最接近的假设，或者说拟合出最精确的模型 。在机器学习中，数据并非通常意义上的数量值，而是对于对象某些性质的描述。被描述的性 质叫作属性，属性的取值称
原创
2022-03-22 14:41:49
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