监督学习下的分类模型，主要运用sklearn实践 kNN分类器 kNN分类器 决策树 决策树 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 实战一：预测股市涨跌 实战一：预测股市涨跌 实战二：通过运动传感器采集的数据分析运行状态 实战二：通过运动传感器采集的数据分析运行状态 result
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2017-08-28 21:13:00
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# Python机器学习实例：简单线性回归
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过算法让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。Python作为一门流行的编程语言，拥有丰富的库支持机器学习，如scikit-learn、TensorFlow等。本文将通过一个简单的线性回归实例，展示如何使用Python进行机器学习。
## 线性回归简介
线性回归是一种预测分析方法，用于建立一个或多个自变量
原创
2024-07-30 12:20:50
48阅读
机器学习是多领域交叉学科，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，用来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。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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我在一开始学习数据科学中机器学习(Machine Learning)的时候重点都放在理解每个模型上，但是真的到用机器学习去解决问题
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2022-04-15 09:43:57
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# 机器学习中的二分类实例
在机器学习领域，二分类问题是一种常见的任务，它的目标是将数据分为两个类别。本文将通过一个简单的例子，介绍二分类问题的概念、实现过程以及代码示例。
## 什么是二分类？
二分类问题是一种监督学习问题，其目的是预测一个二元标签，通常表示为0或1。在二分类问题中，我们通常使用一个分类器来区分数据点属于哪个类别。例如，我们可以将邮件分为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”，或者将
原创
2024-07-23 09:57:11
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## Python 机器学习中的SVD分类
在机器学习领域中，奇异值分解（SVD，Singular Value Decomposition）是一种重要的数学工具，常用于降维和特征提取。SVD মাধ্যমে可以将一个大型矩阵分解成三个较小的矩阵，这使得我们能够有效地处理和分析数据。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 SVD 进行分类，并给出相应的 Python 代码示例。
### 什么是SVD？
原创
2024-10-14 04:14:38
67阅读
functional language1.What is functional laungage? 函数式语言一类程序设计语言，是一种非冯·诺伊曼式的程序设计语言。函数式语言主要成分是原始函数、定义函数和函数型。这种语言具有较强的组织数据结构的能力，可以把某一数据结构(如数组)作为单一值处理；可以把函数作为参数，其结果也可为函数，这种定义的函数称为高阶函数，程
监督学习（Supervised Learni...
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2020-04-01 00:53:00
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1. Supervised Learning 监督学习：通过已标注的数据，来判断已有的数据 2. Unsupervised Learning 无监督学习：通过判断的数据的关键特征，来自动分类 应用： 图像分析 计算机视觉 语言分析 生物监测 机器控制 经验科学 智能健康 过程： 建模，训练数据集，提
原创
2022-03-08 11:46:14
63阅读
1. 朴素贝叶斯 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，基本思想如下： （1） 已知类条件概率密度参数表达式和先验概率 （2） 利用贝叶斯公式转换成后验概率 （3） 根据后验概率大小进行决策分类。 贝叶斯概率研究的是条件概率，也就是研究的场景是在带有某些前提条件下，或者在某些背景条件的约束下发生的概率问
推荐
原创
2022-12-13 09:26:27
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实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极-端随机森林、隐
原创
2024-04-11 15:20:02
110阅读
# Python 机器学习项目实例
## 介绍
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及使用计算机技术来训练和优化算法，以便使计算机能够从数据中学习和提取有用的信息，并做出预测或决策。Python是一种非常流行的编程语言，它提供了许多强大的机器学习库，如scikit-learn和TensorFlow。本文将介绍一个使用Python进行机器学习项目的实例，并提供相应代码示例。
## 数据准
原创
2023-08-10 13:34:17
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# 机器学习 实例实现指南
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“机器学习 实例”的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant You as 开发者
participant Newbie as 刚入行的小白
You->>Newbie: 介绍机器学习实例实现流程
You->>Newbie: 准备数据
Y
原创
2024-06-25 04:45:47
28阅读
混淆矩阵，准确率、精确率、召回率、F1-score，分类评估报告API，ROC曲线和AUC值(二分类评估)，AUC计算API。
原创
2023-06-02 09:15:36
284阅读
# Python机器学习猫狗分类实现指南
## 介绍
在本指南中，我将教会你如何使用Python实现机器学习猫狗分类。这是一个非常常见的机器学习问题，通过使用适当的数据集和算法，我们可以训练一个模型，使其能够准确地识别图片中的猫和狗。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 数据集预处理 |
| 步骤 2 | 特征
原创
2023-08-21 05:39:25
275阅读
在当今信息化的社会，环境保护变得越来越重要。通过机器学习的技术，我们可以有效地实现垃圾分类，从而提高资源的回收率。本篇博文将详细介绍如何使用 Python 实现垃圾分类的机器学习模型。我们将从协议背景开始，逐步深入到实际的代码实现中。
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### 协议背景
垃圾分类的背景可以通过四象限图来解析，即分为可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。这一分类直接反映出现代社会对环境保护的关注与行动
# 机器学习SVN分类算法 Python 代码示例
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种常用的分类算法。它基于最大化决策边界的“间隔”来构建模型，从而实现对数据的分类。本文将介绍如何使用 Python 语言实现 SVM 算法，并以一个简单的二元分类问题为例进行演示。
## 一、SVN 算法简介
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，
原创
2024-07-17 03:17:51
215阅读
1. 机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法 [1]。机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）中很重要的一部分，因为在目前的实践过程中，大多数人工智能问题是由机
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2023-10-05 16:05:45
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