机器学习的常规任务之一是比较多种不同分类算法模型的优劣。在前两篇文章中，我们介绍了六种分类模型，对应文章分别为：Python机器学习10：机器学习中的六种分类算法及实现（上）Python机器学习11：机器学习中的六种分类算法及实现（下）本文将会综合运用上述六种分类算法解决同一个任务问题，并比较上述文章中提及的六种算法好坏。上述六种算法主要采用Python机器学习库scikit-learn来实现。你
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2023-08-09 15:40:53
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根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模型、离群点检测等模型。首先介绍一下分类与预测模型。一、分类预测模型实现过程分类模型主要是预测分类编号，预测模型主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。分类和预测的实现过程类似。以分类算法为例，分类算法主要有两步：第一步是学习步，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型，得到分类规则；第二步是分类部，先用已知的测试样本
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2023-09-18 20:58:03
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前言目前网络上已经有大量的文本数据存在，并且每天还有越来越多的文本以电子邮件、社交媒体帖子、聊天内容、网站和文章的形式生成。这些文本都是丰富的信息源。但由于文本的非结构化性质，理解和分析它们是非常困难和耗时的。因此，大多数公司无法利用这一宝贵的信息来源。而这正好是文本分类等自然语言处理（NLP）的用武之地。什么是文本分类？文本分类，也称为文本分组或文本标记，是将文本文档分配给一个或多个类别的过程。
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2023-08-18 19:54:04
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利用python进行数据分析，需要了解一些基本的方法，比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下： 回归分析：线性回归、逻辑回归 基本的分类算法：决策树、随机森林、朴素贝叶斯…… 基本的聚类算法：k-means…… 特征工程基础：如何用特征选择优化模型 Python 数据分析包：scipy、
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2023-07-02 23:06:50
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11.1 算法抽查在实践之前你并不知道哪种算法对你的的数据效果最好。 你需要尝试用不同的算法去实践， 然后知道下一步的方向。 这就是我说的算法抽查。11.2 算法概述两种线性算法逻辑回归线性判别分析 非线性机器学习算法K近邻算法朴素贝叶斯。分类和回归树 - CART 是决策树的一种支持向量机11.3 线性机器学习算法有个问题， 什么叫线性， 什么叫非线性？其实一般的书里面， 并不是这
何为分类分析在机器学习和统计中，分类是基于包含其类别成员资格已知的观察（或实例）的训练数据集来识别新观察所属的一组类别（子群体）中的哪一个的问题。 例如，将给定的电子邮件分配给“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”类，并根据观察到的患者特征（性别，血压，某些症状的存在或不存在等）为给定患者分配诊断。 分类是模式识别的一个例子。 在机器学习的术语中，分类被认为是监督学习的一个实例，即学习可以获得正确识别的观察
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2023-08-30 23:23:54
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# 如何实现Python日志分类分析
## 整体流程
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 收集日志 --> 处理日志 --> 分类分析 --> 生成报告
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ----------- | -----------------------------
原创
2024-04-25 03:21:14
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分类统计图（1）统计柱状图barplot(均值和置信区间) （2）灰度柱状图countplot （3）点图pointplot(均值和置信区间)分类散点图当有一维数据是分类数据时，散点图成为了条带形状： （1）航线图stripplot，设置参数添加抖动方法jitter=True(点的直接展示) （2）生成蜂群图swarmplot，避免散点重叠(点的直接展示)分类分布图（1）箱式图boxplo
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2024-08-06 11:52:29
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文章目录分类算法案例：预测饭店销量导入数据拆分训练数据与测试数据训练KNN分类器测试结果准确率训练贝叶斯分类器测试结果准确率决策树测试结果准确率SVM测试结果准确率 GitHub: https://github.com/RealEmperor/Python-for-Data-Analysis 分类算法有很多，这里通过一个案例介绍一下几个常用算法的应用，包括：K最近邻(kNN，k-Nearest
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2023-06-20 19:54:31
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前言将近两年前，我写过一篇同名文章（见使用Python实现子区域数据分类统计）。当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。最近，又碰到了一个类似的需求，也需要统计某个小范围内的数据。简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。解决方案明白了这一点之后，再看之前的代码，就发现当时用了很笨的方
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2023-09-14 15:23:49
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聚类分析在数据挖掘领域中非常活跃的领域之一，因为随着大数据时代的到来，相应的数据处理模型急需面世。聚类分析作为一种无监督机器学习方法，在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,例如金融分析、医学、生物分类、考古等众多领域。当然简单的聚类分析应用于我们数学建模比赛中是完全没有问题的。但是小编还是想具体介绍一下聚类分析的背景以及前景。因为小编认为这个模型的突破完全可以让人类步入新的纪元。虽然现有的聚
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2023-10-03 22:43:37
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读： 在机器学习和统计中，分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则并预测新数据的类别。分类被认为是监督学习的一个实例，即学习可以获得正确识别的观察的训练集的情况。实现分类的算法，特别是在具体实现中，被称为分类器。本文将从实际应用案例出发，总结性介绍几种常用的单模型分类器。原理和代码均在文中，内容较长，建议收藏，后面需要用到时方便查看。获取更多资源，关注VX公中号：pyt
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2023-09-07 14:02:01
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KNN算法原理k最近邻（k-Nearest Neighbor）算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻（最相似）的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。第一个字母k可以小写，表示外部定义的近邻数量。这句话不难理解，但有点拗口，下面通过一个实例来讲解一下。首先我们准备一个数据集，这个数据集很简单，
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2023-10-01 22:19:08
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常见分类模型与算法 线性判别法 距离判别法 贝叶斯分类器 决策树 支持向量机(SVM) 神经网络 1.线性判别法 原理：用一条直线来划分学习集（这条直线不一定存在吗？），然后根据待测点在直线的哪一边决定它的分类 R语言实现：li
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2023-11-16 20:46:54
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本学期编译原理的一个大作业，我的选题是算术表达式的词法语法语义分析，当时由于学得比较渣，只用了递归下降的方法进行了分析。 首先，用户输入算术表达式，其中算术表达式可以包含基本运算符，括号，数字，以及用户自定义变量。词法分析，检查单词变量是否正确；语法分析，检查算术表达式语法是否正确并输出生成语法树；语义分析，输出四元表达式。 最终效果图：例如输入： 词法分
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2023-06-26 11:39:07
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# Python 分类算法结果分析
在机器学习领域，分类算法是解决监督学习问题的一种重要方法。本文将介绍如何使用Python进行分类算法的结果分析，并通过代码示例和图表来展示分析过程。
## 分类算法概述
分类算法的目标是将数据分为不同的类别。常见的分类算法有逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。这些算法在不同的场景下有不同的表现，选择合适的算法对于提高分类准确率至关重要。
## 流程
原创
2024-07-16 05:08:32
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工作原理聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K-均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下：创建k个点作为起始质心当任意一个点的簇分配结果发生改变时对数据集中的每个数据点对每个质心
计算质心与数据点之间的距离
将数据点分配到距其最近的簇
对每一个簇，计算簇中所有点的均
潜在类别分析是一种分析多元分类数据的统计技术。当观测数据以一系列分类响应的形式出现时- -例如，在民意调查、个人层面的投票数据、人与人之间可靠性的研究或消费者行为和决策中- -通常感兴趣的是调查观测变量之间的混淆来源，识别和表征相似案例的集群，并在许多感兴趣的变量中近似观测值的分布。潜在类别模型是实现这些目标的有用工具。 下面我们通过R语言poLCA包来演示一下，我们先导入R包和数据library
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2024-01-11 10:29:30
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数学建模（9）分类模型也就是逻辑（logistic）回归或者fisher判别逻辑回归y≥0.5事件发生y<0.5事件不发生所以需要找到一个函数值域在[0,1]之间比如标准正态分布的累计密度函数（称为回归）和函数（称为回归）常用逻辑回归，因为积分不方便。一般用就是之前的线性回归的过程这里的函数叫做连接函数我的理解就是把线性回归之后的结果，再从函数里面过一遍，然后达到了把值域控制在[0,1]之间
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2023-10-11 10:30:29
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将分类数据和顺序数据转换为标志变量1.分类数据和顺序数据是什么2.运用标志方法处理分类和顺序数据3.代码实操：Python标志转换 分类数据和顺序数据是常见的数据类型，这些值主要集中在围绕数据实体的属性和描述的相关字段和变量中。 1.分类数据和顺序数据是什么1-1 在数据建模过程中，很多算法无法直接处理非数值型的变量。例如KMeans算法用于基于距离的相似度计算，而字符串则无法直接计算距离.另
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2024-03-02 11:34:34
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