刘旺學長的博客_机器学习

【机器学习】sklearn实现---归类为5大类

sklearn实现---归类为5大类sklearn.preprocessing.scale()（最常用，易受异常值影响）

数据

缩放

方差

原创 2022-11-16 17:53:04 154 阅读

【机器学习】朴素贝叶斯介绍及实例--对短信进行二分类使用多项式分布

贝叶斯首先什么是贝叶斯？一个例子，现分别有 A、B 两个容器，在容器 A 里分别有 7

词频统计

sed

朴素贝叶斯

原创 2022-11-16 17:52:45 161 阅读

【数据分析】使用pandas和numpy分析美国大选献金项目

1. 数据载入与总览1.1 数据加载#绘图工具import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib i

数据分析

python

数据

ide

时间序列

原创 2022-11-16 17:44:11 123 阅读

【机器学习】逻辑斯蒂回归原理

逻辑斯蒂函数引入：在线性感知器算法中，我们使用了一个f(x)=x函数，作为激励函数，而在逻辑斯蒂回归中，我们将会采用sigmoid函数作为激励函数，所以它被称为sigmoid回归也叫对数几率回归（logistic regression），需要注意的是，虽然它的名字中带有回归，但事实上它并不是一种回归算法，而是一种分类算法。它的优点是，它是直接对分类的可能性进行建模的，无需事先假设数据分布，这样就

梯度下降

建模

数据

原创 2022-09-05 10:03:53 397 阅读

【机器学习】关联规则Apriori和mlxtend——推荐算法

引入：啤酒与尿布的故事关联规律挖掘：从交易数据中发现：买了X 还会买Y 的规则关联规律挖掘‘购物篮分析’Market Basket Analysis（MBA）关联规律->应用于推荐系统1. 关联规则代码演示使用的是mlxtend.frequent_patterns.Apriori()import numpy as npimport pandas as pdfrom mlxtend.fr

频繁项集

关联规则

数据

原创 2022-07-25 10:09:51 1002 阅读

pandas读写各种类型数据

read_X()通常是pandas模块下的，to_X()是dataframe的方法CSV读取使用pandas.read_csv()方法，返回

html

数据

数据库

原创精选 2022-07-04 20:45:43 355 阅读

Python的DataFrame切片大全（包含多重索引）

码字不易，喜欢请点赞！！！摘要这篇主要讲解如何对pandas的DataFrame进行切片，包括取某行、某

数据

多列

二维

原创 2022-07-04 20:44:03 4138 阅读

【机器学习】熵、决策树、随机森林总结

一、熵公式：−∑i=1np(xi)∗log2p(xi)-\sum_{i = 1}^{n}{p(xi)*log_2p(xi)}−i=1∑np(xi)∗log2p(xi)∑i=1np(xi

决策树

随机森林

d3

原创 2022-07-04 20:43:39 295 阅读

【机器学习】交叉验证筛选参数K值和weight

交叉验证import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn imklearn.model_sele...

数据

交叉验证

导包

原创 2022-07-04 20:43:26 155 阅读

欧式距离与曼哈顿距离

欧式距离，其实就是应用勾股定理计算两个点的直线距离二维空间的公式其中，为点与点之间的欧

曼哈顿距离

欧氏距离

二维

原创 2022-07-04 20:43:20 1270 阅读

【机器学习】梯度下降原理

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinef = lambda x :(x-3)**2+2.500)y = f(x)plt.plot(x...

最小值

梯度下降

数据更新

原创 2022-07-04 20:43:14 94 阅读

【机器学习】自己手写实现线性回归，梯度下降原理

导包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom sklearn.linear_me(-1,1)# f(x) = wx + by = np.random...

线性回归

拟合

梯度下降

原创 2022-07-04 20:43:06 314 阅读

【tensorflow】tensorflow -gpu安装及jupyter环境更改

tensorflow -gpu安装首先，安装Anoconda1. 官网下载点我：2.安装点击 python 3.6 version自动下载x64版，下载好之后，

python

tensorflow

官网

原创 2022-07-04 20:42:49 477 阅读

【机器学习】opencv-人脸识别

一 . opencv是什么及其作用？　　OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，

人脸识别

机器学习

opencv

数据

python

原创 2022-07-04 20:37:24 82 阅读

【numpy】20道numpy题目

1、创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1import numpy as npndarry =np.zeros 0., 1., 0., 0., 0., 0.,...

numpy

数组

正则化

一维数组

原创 2022-07-04 20:36:45 1986 阅读

【机器学习】总结：线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较

在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化

梯度下降法

最小二乘法

数据

原创 2022-07-04 20:35:47 313 阅读

【机器学习】六种算法在人脸补全中的应用比较（K紧邻，线性，决策树，岭回归，套索回归，ElasticNet）

需求：根据人的上半边脸预测下半边脸，用各种算法取得的结果与原图比较思考：这是一个回归问题，不是分类问题（人脸数据不

数据

elastic

数据集

原创 2022-07-04 17:37:47 62 阅读

【机器学习】岭回归

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom sklearn.model_selectionlearn impor...

elastic

交叉验证

岭回归

原创 2022-07-04 17:37:15 88 阅读

【机器学习】逻辑斯蒂回归概率计算和手动计算对比

二分类，逻辑斯蒂回归概率计算import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.lin_test_splitX,y = datasets.load_iris(True)...

权重

正则化

5e

原创 2022-07-04 17:37:11 204 阅读

【机器学习】回归误差：MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2 +方差、协方差、标准差(标准偏差/均方差）、均方误差、均方根误差(标准误差)、均方根解释

我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。1、均方误差：MSE（Mean Squared Error）

方差

标准差

数据

原创 2022-07-04 17:37:01 10000+阅读

【数据分析】reshape(-1,1)和numpy的广播机制

在创建DataFrame的时候常常使用reshape来更改数据的列数和行数。reshape可以用于numpy库里的ndarray和ar

数据

官网

数据集

原创 2022-07-04 17:36:35 167 阅读

线性判别结合源码分析LDA原理

1. LDA的思想LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说

数据

方差

特征向量

原创 2022-07-04 17:36:27 157 阅读

【机器学习】feature_importances_ 参数源码解析

在用sklearn的时候经常用到feature_importances_ 来做特征筛选，那这个属性到底是啥呢。分析源码发现来源于每个base_estimator

决策树

github

查看源代码

原创 2022-07-04 17:36:20 483 阅读 1收藏

【机器学习】Bagging和Boosting的区别（面试准备）

Baggging 和Boosting都是模型融合的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合

权重

样本集

拟合

原创 2022-07-04 17:36:11 77 阅读

【机器学习】K-Means（非监督学习）学习及实例使用其将图片压缩

非监督学习之k-meansK-means通常被称为劳埃德算法，这在数据聚类中是最经典的，也是相对容易理解的

聚类

二维

d3

原创 2022-07-04 17:35:56 51 阅读

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

51CTO博客

Allen .Liu 的博客

【机器学习】sklearn实现---归类为5大类

【机器学习】朴素贝叶斯介绍及实例--对短信进行二分类使用多项式分布

【数据分析】使用pandas和numpy分析美国大选献金项目

【机器学习】逻辑斯蒂回归原理

【机器学习】关联规则Apriori和mlxtend——推荐算法

pandas读写各种类型数据

Python的DataFrame切片大全（包含多重索引）

【机器学习】熵、决策树、随机森林总结

【机器学习】交叉验证筛选参数K值和weight

欧式距离与曼哈顿距离

【机器学习】梯度下降原理

【机器学习】自己手写实现线性回归，梯度下降原理

【tensorflow】tensorflow -gpu安装及jupyter环境更改

【机器学习】opencv-人脸识别

【numpy】20道numpy题目

【机器学习】总结：线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较

【机器学习】六种算法在人脸补全中的应用比较（K紧邻，线性，决策树，岭回归，套索回归，ElasticNet）

【机器学习】岭回归

【机器学习】逻辑斯蒂回归概率计算和手动计算对比

【机器学习】回归误差：MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2 +方差、协方差、标准差(标准偏差/均方差）、均方误差、均方根误差(标准误差)、均方根解释

【数据分析】reshape(-1,1)和numpy的广播机制

线性判别结合源码分析LDA原理

【机器学习】feature_importances_ 参数源码解析

【机器学习】Bagging和Boosting的区别（面试准备）

【机器学习】K-Means（非监督学习）学习及实例使用其将图片压缩