一、介绍机器学习定义： 通过数据的学习，得到模型，然后用于对新数据进行预测。机器学习主要分类监督学习：分类、回归无监督学习：聚类开发流程获取数据数据处理特征工程算法训练模型评估二、数据库 sklearn的使用Sklearn安装要求Python(>=2.7 or >=3.3)、NumPy (>= 1.8.2)、SciPy (>= 0.13.3)。如果已经安装NumPy和Sci
转载
2024-05-08 15:19:40
48阅读
Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然的就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库，不要错过哦TensorFlow什么 TensorFlow如果你目前正在使用 Python
转载
2023-11-13 19:30:21
114阅读
# 如何在Python中导入机器学习包
作为一名经验丰富的开发者，你对Python编程语言和机器学习都非常熟悉。现在有一位刚入行的小白不知道如何在Python中导入机器学习包，你需要教会他。在本篇文章中，我将向你介绍整个导入机器学习包的流程，并提供每个步骤所需的代码和对代码的注释。
## 导入机器学习包的流程
下面是导入机器学习包的流程的步骤表格：
| 步骤 | 代码示例
原创
2023-07-25 20:47:01
202阅读
参考《Python学习手册》，强烈建议看下这本书的相关章节。在一些规模较大的项目中，经常可以看到通过imp、__import__导入module的例子。通过这些方法，代码可以灵活的根据需要（如配置文件）导入具体的模块。这篇文章小秦会总结一下python导入的基本知识和几种用法。1.import的过程
比如下面这个例子：import abc这行代码会的导入abc，导入的过程是：在sys.path这个
转载
2023-06-21 15:00:13
99阅读
# 机器学习依赖包的介绍与代码示例
机器学习是数据科学领域的重要分支，涉及从数据中学习和做出预测。为了实现机器学习的目标，开发者通常需要使用各种依赖包（库）。这些依赖包提供了丰富的工具和算法，使得机器学习变得高效而便捷。本文将介绍一些常用的机器学习依赖包，并提供简单的代码示例来帮助读者理解它们的应用。
## 常见的机器学习依赖包
在Python中，以下是一些广泛使用的机器学习库：
| 库名
原创
2024-08-05 03:57:04
50阅读
在机器学习的项目中，PyCharm是一款非常流行的IDE，不仅可以帮助开发者高效编写代码，也提供了很多强大的工具来促进机器学习项目的开发。然而，在使用PyCharm安装相关机器学习包时，用户常常会遇到一些问题。本文将深入探讨这些问题的背景、现象、原因以及解决方案。
用户场景还原
在一个典型的机器学习项目中，开发者需要利用PyCharm集成开发环境，使用Python语言进行数据分析和建模。项目中
实现“机器学习常用包”的过程可以分为以下几个步骤：
1. 确定需求：首先需要明确你要使用的机器学习常用包是哪些，比如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。
2. 安装环境：在使用这些机器学习常用包之前，需要先安装相应的环境。可以使用Anaconda来创建虚拟环境，以避免与其他项目的环境冲突。
3. 安装包：在安装环境完成后，使用pip命令来安装所需的机器学习常用包
原创
2023-09-18 16:27:14
140阅读
机器学习中的度量指标：ROC曲线，AUC值，K-S曲线首先，回顾一下二分类问题的一些定义：预测 1 0
实 1 TP FN
际 0 FP TN上表中，四个项分别为：TP真阳性；FN假阴性；FP假阳性；TN真阴性注意，真假表示预测的对错，后面的阳性和阴性表示预测结果，因此结合预测结果和预测结果的对错，可以知道对应的实际结果是什么。比如FN假阴性
转载
2024-07-22 21:33:46
30阅读
# 学会使用 Python 计算机器学习均方根误差（RMSE）
在机器学习中，均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）是评估模型预测性能的重要指标。本文将带领刚入行的小白，逐步学习如何在 Python 中实现 RMSE 的计算。我们将通过一个明确的流程、代码示例以及状态图来共同完成这一任务。
### 流程
以下是实现机器学习均方根误差的流程图：
```merm
# 使用 TensorFlow 进行机器学习的指南
在机器学习领域中，TensorFlow 是一个强大的工具，尤其是在 R 语言中结合使用时。虽然刚入行的你可能感到些许困惑，但通过以下步骤，你将能顺利地使用 R 的 TensorFlow 包执行机器学习任务。
## 流程概述
以下是实现机器学习的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 04:37:08
81阅读
为了理解和应用机器学习技术，你需要学习 Python 或者 R。这两者都是与 C、Java、PHP 相类似的编程语言。但是，因为 Python 与 R 都比较年轻，而且更加“远离”CPU，所以它们显得简单一些。相对于R 只用于处理数据，使用例如机器学习、统计算法和漂亮的绘图分析数据， Pt
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
93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
转载
2024-05-27 20:11:58
37阅读
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
转载
2023-07-12 22:01:51
150阅读
一、机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。大量的数据推导，得出的接近于满足数据点的一个公式（f(x) = w1x1 + w2x2^2 + w3x3^3 + ...），然后需要推测的新数据
转载
2023-09-21 22:07:54
105阅读
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
146阅读
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
转载
2024-06-08 09:10:00
8阅读
机器学习概述什么是机器学习机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，其表现结果为P，如果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E增加而增加，那么这样计算机程序就被称为机器学习系统。自我完善，自我增进，自我适应。为什么需要机器学习自动化的升级和维护解决那些算法过于复杂甚至根本就没有已知算法的问题在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见机
转载
2023-05-31 16:57:15
114阅读
样例来自斯坦福大学机器学习课程，其叙述如下：现有47个房子的面积和价格，需要建立一个模型对新的房价进行预测。简单来说就是：输入的数据只有一维，亦即房子的面积。目标的数据也只有一维，亦即房子的价格。需要做的，就是根据已知的房子的面积和价格的关系进行机器学习。下面就是具体的操作步骤。1. 获取与处理数据原始数据集的前10个样本如下表所示房子面积房子价格2104399900240036900030005
转载
2023-08-28 22:05:00
142阅读
1、用DecisionTreeRegressor()对波士顿房价进行预测：1、导入数据(sklearn.datasets.load_boston)2、数据拆分25%作为测试集(sklearn.model_selection.train_test_split)3、数据标准化(sklearn.preprocessing.StandardScaler)4、训练模型(sklearn.tree.Decisi
转载
2024-08-30 13:16:26
71阅读
