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
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
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：
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
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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 16:55:14
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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
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机器学习工具介绍测试 Numpy 库测试 NumPy 库代码整合Python非 PythonNumPy 函数库基础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习机器学习
原创
2021-04-15 18:40:23
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文章目录资料kNN步骤知识点简易kNN算法海伦约会读取txt文件法一 : open打开法二 : pandas (不熟)字符串类别格式需转为数字格式matplotlib显示中文乱码问题Matplotlib画图均值归一化测试数字识别首先，观察数据。算法法一：使用自己写的简易的kNN算法法二：使用sklearn 提供的kNeighborsClassifiers kNN步骤1 计算未知点与样本的距离 2
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2023-08-04 19:43:51
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----------------------------------------------------------------------------------------本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。源码在Python3.5上测试均通过，代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLa
Lesson 3.3 线性回归手动实现与模型局限知识点补充 相关性系数计算# 科学计算模块
import numpy as np
import pandas as pd
# 绘图模块
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 自定义模块
from ML_basic_function import *一、线性回归的手动实
文章目录一.简介1.1 集成学习1.2 随机森林二.集成学习—投票分类器2.1 概念2.2 代码实现三.集成学习—bagging和pasting3.1 简介3.2 Scikit-Learn中使用bagging和pasting3.3 包外评估3.4 随机补丁和随机子空间四.集成学习—随机森林4.1 简介4.2 API使用4.3 极端随机树4.4 特征重要性五.集成学习—提升法Boosting5.1
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2023-06-25 13:21:51
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最近在从事一些大数据分析的项目，接触到了时下非常热门的机器学习的概念。作为刚刚进入这一行的从业人员，我也经历了迷茫期，不知道该如何去学习这一门新兴学科。在网上查阅资料的时候，也没有发现能够有由浅入深介绍机器学习知识的资料。于是，自己想结合自己的学习过程，记录我是如何学习机器学习这一门新学科的。 与学习任何一门知识一样
简述机器学习： 用计算机来彰显数据背后的意义，这个才是机器学习的真正含义，简而言之机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。与此同时，机器学习也需要一些统计学的知识，除了人类的行为之外，现实世界还存在许多的例子是我们无法运用数学模型进行描述的，这时我们就需要统计学工具。在这个数据膨胀的时代，需要的是在数据中不会迷失，穿越数据的雾霾，从中抽取有用的信息，机器学习可以完成。 机器学习术语： 一个简单
小试牛刀刚买到《机器学习实战》这本书，爱不释手。但是里面在调试第二章的第一处代码的时候就出现了问题，所以将一些调试结果与对其理解写在下面。一、导入数据由于网站的数据难以下载，数据文件已经被我保存下来，百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/18g57CsRp5_3hYEYzjK69Vw，提取码：cg1f 数据下载下来后，在桌面创建一个文件夹，将文件放入其中，另外新建一个记事本
