分类属于监督学习的一种，指的是从数据中选出已经分类好的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类的分析方法。比如判断一副图片上的动物是狗还是猫，就属于分类问题，其结果通常为离散值。分类算法中，比较简单也比较常见的是KNN算法，即最邻近分类算法，其核心思想为：在空间距离中，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则认为该样本也属于这个类别。正
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2023-11-18 22:04:26
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python 中提供了 KMeans库，可以方便我们对数据进行相应的聚类分析。 下面举个对于气温数据进行聚类分析的例子，数据来自ERA-5，可以自行从官网下载。 数据内容如下所示：1、聚类分析首先是导入库：from sklearn.cluster import KMeans然后对数据进行一下处理： 1、转换一下数据维度顺序，将高度level放到第一维 2、对nan值数据进行掩膜， 3、经纬度、时间
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2023-10-26 17:36:25
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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
## Python分类算法案例
### 引言
在机器学习中，分类算法是一种常见且重要的技术。它可以根据给定的输入数据，将其分为不同的类别或组别。Python是一种功能强大的编程语言，提供了各种分类算法的实现。本文将介绍几种常见的Python分类算法，并给出相应的案例。
### K近邻算法
K近邻算法是一种简单而有效的分类算法。其原理是通过计算样本点与训练集中所有点的距离，选取距离最近的K个
原创
2023-08-16 17:41:46
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数据预处理与特征工程代码提要如下，具体输出信息不予展示imoprt pandas as pd
data=pd.read_csv('D:\Tianic\Train.csv')
data.info()
data.describe()以上数据共有12个变量 数值变量7个：int64(PassengerID,Survived,Pclass,SibSp,Parch)–891 float64(Age–71
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2024-04-18 07:11:56
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问题比较清楚，这是一个按照“房屋类型”和“卧室个数的多少”的双条件汇总问题，即考虑在A和B两个条件下的数据分类汇总问题。该问题在工作中是常见的问题，如果在Excel完成，要依靠数据的预处理和较为复杂的函数来进行。我们先来试算一下，比如，先看第5行，在“RANCH”这个房屋类型下，“BEDROOMS”个数为3的数据记录总共有2条，即第“5”条和第“11”条，其房价分别是“$86,650”和“$89,
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2023-08-11 15:13:27
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可视化混淆矩阵
混淆矩阵是我们用来理解分类模型性能的表格。 这有助于我们理解如何将测试数据分类到不同的类中。 当我们想微调我们的算法时，我们需要了解在做出这些更改之前数据是如何被错误分类的。 有些种类比其他课程更糟糕，混淆矩阵将帮助我们理解这一点。 我们来看看下图：
class 0 。总体而言，52个项目实际上属于
class 0
。如果我们总结第一行中的
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2024-05-09 12:32:18
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深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。准备数据集出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：通常，对于深度学习，我们将训练和测试数据分开。导入所需的软件包Pythonimport pandas as pdimport numpy as npimport picklefrom keras.preprocessing.
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2024-04-17 11:20:57
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本文LDA指线性判别模型，并非自然语言处理中的主题模型LDA。1.LDA简介 LDA在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。我们要将数据在低维度上进行投影，投影
一、实验目的和要求 目的： 了解线性分类器，对分类器的参数做一定的了解，理解参数设置对算法的影响。 要求： 1. 产生两类样本2. 采用线性分类器生成出两类样本的分类面3. 对比线性分类器的性能，对比参数设置的结果二、实验环境、内容和方法 环境：windows 7，matlab R2010a内容：通过实验，对生成的实验数据样本进行分类。 三、实验基本原理 感知器基本
1.问题定义 在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无比的财富。并且消费者需求显现出日益差异化和个性化的趋势。随着我国市场化程度的逐步深入，以及信息技术的不断渗透，对大数据的分析已是必然趋势。本案例就是使用机器学习聚类算法对客户进行分组，为销售人员进行精准营销提供帮助。2.数据收集本数据是
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2023-08-28 11:04:30
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代码及数据集下载：决策树 关于回归树与分类树的详解可以查看分类与回归决策树详解ID3，C4.5，CART，Python实现 决策树通常在机器学习中用于分类。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，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：数值型和标称型。 1.信息增益 划分数据集的目的是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的
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2024-06-28 10:45:29
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**Python分类算法案例**
## 1. 前言
分类算法是机器学习中的重要部分，广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。Python作为一种简洁、易读的编程语言，提供了丰富的库和工具，支持各种分类算法的实现和应用。
本文将以一个简单的示例来介绍Python中的分类算法。我们将使用一个经典的鸢尾花数据集，通过构建一个分类器，来预测鸢尾花的类别。
## 2. 数据集介绍
鸢尾花
原创
2023-09-14 15:17:07
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--本文是《Python数据分析与挖掘实战》的学习笔记经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型.分类与预测问题是预测问题的两种主要的类型，分类主要是预测分类标号（基于离散属性的），而预测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.一.实现过程（1）分类 分类属于有监
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2023-10-11 20:22:56
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上一篇文章我们简单的介绍了python中的字符串，数字类型和运算符等，接下来，我们将继续学习python中的基本数据类型，如列表，元组，字典，集合。数据类型是根据数据本身的性质和特征来对数据进行分类，在python中，常见的数据类型有：：Number（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Set（集合）Dictionary（字典）。对于python数据类型·，有很多的分类方
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2023-08-10 11:32:58
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一直以来，对于机器学习领域，Python都是人们津津乐道的话题，大家知道我们在用python学习机器技术时候，用到的方法内容和一般情况下的是一样的吗？想必，了解过的小伙伴一定是知道有哪些的，不知道的小伙伴也不必担心，如果刚好你正在学习机器技术，那就来看下以下内容，对大家一定有帮助哦~一、KNN算法二、算法过程1.读取数据集2.处理数据集数据 清洗，采用留出法hold-out拆分数据集：训练集、测试
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2023-06-20 13:02:24
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1. 数据类型概述
python中的字符串，列表，元组，字典，集合这五种数据类型均是可迭代的，可以使用for循环访问，涵盖了三类数据结构分别为序列、散列、集合。
序列：
字符串 str
列表 list()
元组 tuple()
散列：
字典 dict()
集合:
set()
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2023-08-07 21:09:44
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1.var a =3;
a=a-3||a+4;
//就等于以下代码
if(a===3){
a+4}
else{ a-3}2var a;
a=a||3 //判断a 是不是“”，null,flase,0,undefind,null,
//若是就给a赋值给b，若a 是这六个则把3赋值给b3.递归函数function sum(arr, n) {
if(n<=0){
return 0
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2023-07-22 17:34:05
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# 文本无监督分类 Python 案例
在数据科学和自然语言处理（NLP）中，文本无监督分类是一项重要的任务。与有监督学习不同，无监督学习不依赖于标记数据，适用于大规模文本数据的处理。本文将介绍如何使用 Python 进行文本无监督分类，并通过代码示例加以说明。
## 1. 什么是文本无监督分类？
文本无监督分类是指将未标记的文本数据按相似性自动分类到不同的组中。常用的算法有K-means、
原创
2024-10-03 06:02:19
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数据挖掘分类数据挖掘主要包括以下几个方面： · 分类 （Classification） · 估计（Estimation） · 预测（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚类（Clustering） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)其中对于分类算法，首先从
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2023-11-28 22:56:46
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