機器學習之路--初識

阿新 • • 發佈：2018-11-25

Supervised and unsupervised learning

Supervised learing : "right answers" Given

Regression : Predict continuous valued output
Classification : Discrete valued output

Unsupervised learning : "Datasets" Given and not contains right answers

Clustering algorithms
Cocktail paty algorithms

機器學習之路--初識

Supervised and unsupervised learning Supervised learing : "right answers" Given Regression : Predict continuous valued output Classifica

python學習之路初識xml

int .cn python code ear request 初識 webxml utf-8 import requests from xml.etree import ElementTree as ET r = requests.get(‘http://www.web

機器學習之路： python 樸素貝葉斯分類器預測新聞類別

groups group news ckey put epo test electron final 使用python3 學習樸素貝葉斯分類api 設計到字符串提取特征向量歡迎來到我的git下載源代碼: https://github.com/linyi0604/kag

機器學習之路: python k近鄰分類器鳶尾花分類預測

ber AD uda classes them cal col rds esc 使用python語言學習k近鄰分類器的api 歡迎來到我的git查看源代碼: https://github.com/linyi0604/kaggle 1 from sklearn

機器學習之路： python 支持向量機手寫字體識別

1.0 tar 下載分類字體 ID 導入所有 load 使用python3 學習sklearn中支持向量機api的使用可以來到我的git下載源代碼：https://github.com/linyi0604/kaggle 1 # 導入手寫字體加載器 2

機器學習之路: python 決策樹分類預測泰坦尼克號乘客是否幸存

現象 info n) 指標 ssi 直觀 learn 保持 afr 使用python3 學習了決策樹分類器的api 涉及到特征的提取，數據類型保留，分類類型抽取出來新的類型需要網上下載數據集，我把他們下載到了本地，可以到我的git下載代碼和數據集: https

機器學習之路: python 線性回歸LinearRegression, 隨機參數回歸SGDRegressor 預測波士頓房價

誤差差異 ces color square 均方誤差 rep score 處理 python3學習使用api 線性回歸，和隨機參數回歸 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 1 from skle

機器學習之路：python支持向量機回歸SVR 預測波士頓地區房價

sta val dict min shape 支持 RR 訓練數據采樣 python3 學習使用api 支持向量機的兩種核函數模型進行預測 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklear

機器學習之路：python 特征降維主成分分析 PCA

repo nts total python learning bsp ota spa 像素 python3 學習api使用主成分分析方法實現降低維度使用了網絡上的數據集，我已經下載到了本地，可以去我的git上參考 git:https://github.com/lin

機器學習之路： python線性回歸過擬合 L1與L2正則化

擬合 python sco bsp orm AS score 未知數 spa git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 正則化：提高模型在未知數據上的泛化能力避免參數過擬合正則化常用的方法：在目

機器學習之路： python 實踐 word2vec 詞向量技術

fetch 分離 ext .com work bsp re.sub 最終 mat git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 詞向量技術 Word2Vec 每個連續詞匯片段都會對後面有一定制約稱為上下

機器學習之路： python 實踐提升樹 XGBoost 分類器

git mac class form 樹模型機器 AS sta imp git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 數據集被我下載到本地，可以去我的git上拿數據集 XGBoost提升分類器屬於集成學習模型

機器學習之路： tensorflow 自定義損失函數

cond pre port var IV 學習 col float ria git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ 1 import tensor

機器學習之路--決策樹

eve 分析完成後保存 not lba 不同排序離散一,引言：上一章我們講的kNN算法，雖然可以完成很多分類任務，但它最大的缺點是無法給出數據的內在含義，而決策樹的主要優勢就在於數據形式非常容易理解。決策樹算法能夠讀取數據集合，決策樹的一個重要

機器學習之路--Matplotlib

清晰 scatter tom 進行 ngs 對比日期 posit 需要 1.繪制折線圖在pandas裏面有一種數據類型為datatime ，可以將不規範的日期改為：xxxx-xx-xx import pandas as pd import numpy as np a

機器學習之路--Pandas

Pandas 是對numpy的封裝 Pandas 核心結構DataFrame 近似看出矩陣結構panda字元型叫object dataframe其中一行或者一列叫series dataframe 裡面結構是series series裡面的結構又是ndarryayseries 就是可以自定義索引的nda

機器學習之路--seaborn

seaborn是基於plt的封裝好的庫。有很強的作圖功能。 1、佈局風格設定（圖形的style）and 細節設定用matplotlib作圖： import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot

我的機器學習之路--anaconda環境搭載

網上許多教程比較晦澀難懂，本教程按照筆者（新手）自己的視角記錄，希望給大家一些幫助 1、安裝anaconda 目前比較推薦的機器學習環境為anaconda。 Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。通過ana

機器學習之路--解決機器學習問題有通法

一箇中等水平的資料科學家每天都要處理大量的資料。一些人說超過60%到70%的時間都用於資料清理、資料處理及格式轉化，以便於在之後應用機器學習模型。這篇文章的重點便在後者—— 應用機器學習模型(包括預處理的階段)。此文討論到的內容來源於我參加的過的數百次的機器學習競賽。請大家注意這裡討論的方

機器學習之路--初識

Supervised and unsupervised learning

Supervised learing : "right answers" Given

Unsupervised learning : "Datasets" Given and not contains right answers

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