【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为....
【Python机器学习】K-Means对文本聚类和半环形数据聚类实战（附源码和数据集）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K-Mean算法，即 K 均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该均值称为“质心”。K-Means++,算法受初始质心影响较小；表现上，往往优于 K-Means 算法；与 K-Means算法不同仅在于初始质心的选择方式不同Mini Batch K-Means与 K-Means 算法相比，大....
【Python机器学习】感知器进行信用分类和使用KNN进行图书推荐实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、KNN进行图书推荐KNN算法思想简介KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像（K-means 是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN 的全称是 K Nearest Neighbors，意思是 K 个最近的邻....
【Python机器学习】数据可视化讲解及性别、周末与购物间可视化实战（超详细 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~数据可视化数据可视化通过直观的方式增加对数据的理解，帮助提取有用特征。1.特征取值分布特征的取值分布情况可以为分析特征提供重要信息。一般采用直方图和饼图来可视化取值分布。Python扩展库Matplotlib提供了多种画图方法。2.离散型特征与离散型标签的关系样本特征的值与该样本的标签的关系，是机器学习最为关心的事情。通过可视化，可以直观地展现....
【大数据技术】Spark MLlib机器学习特征抽取 TF-IDF统计词频实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~特征抽取 TF-IDFTF-IDF是两个统计量的乘积，即词频（Term Frequency， TF）和逆向文档频率（Inverse Document Frequency， IDF）。它们各自有不同的计算方法。TF是一个文档（去除停用词之后）中某个词出现的次数。它用来度量词对文档的重要程度，TF越大，该词在文档中就越重要。IDF逆向文档频率，是指....
【Python机器学习】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战（附源码和数据集）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想假如有另一个标注序列（代词 动词 名词 动词 动词），如何来评价哪个序列更合理呢？条件随机场的做法是给两个序列“打分”，得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分，那就要有“评价标准”，称为特征函数。例如，可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数，那么对于“语言 处理”来说，上文提到的两个序列分别标注为“名词 动词”和“动词 动词”。从语言学....
【Python机器学习】隐马尔可夫模型讲解及在中文分词中的实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~隐马尔可夫模型（HMM）是关于时序的概率模型，它可用于标注等问题中基本思想假设一个盒子里可以装两个骰子，骰子的种类有四面的和六面的两种。现在进行猜骰子实验，该实验由实验者和分析者完成。实验者每次随机从盒子中取出一个骰子，然后补入一个另外种类的骰子。实验者记录下每次实验后盒子中不同种类骰子的数量，可得到一个盒子状态的序列。实验者在每次实验后掷一次....
【Python机器学习】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~典型神经网络在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产斗起到了促进的作用，如VGG ResNet Inception DenseNet等等，很多实际使用的卷积神经网络都是在它们的基础上进行改进的，下面主要讨论VGG卷积神经网络VGG-16是共16层的卷积神经网络，有大约1.38亿个网络参数网络结构图....
【Python机器学习】全连接层与非线性回归、防止过拟合方法的讲解及实战（ 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信～～～全连接层与非线性回归基于全连接层构建的多层神经网络能够用来完成回归和分类人物，在神经网络中一般用下图所示画法来表示神经元模型，神经元由输入层和输出层组成，输入层负责接收信息，并将信息传给输出层，输出层负责求和，产生激励信息并输出 下面给出一个应用多个全连接层组成的神经网络来求解非线性回归问题的示例，该示例用下图所示神经网络来拟合目标函数采用四层神经....
【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多项式回归非线性回归是用一条曲线或者曲面去逼近原始样本在空间中的分布，它“贴近”原始分布的能力一般较线性回归更强。多项式是由称为不定元的变量和称为系数的常数通过有限次加减法、乘法以及自然数幂次的乘方运算得到的代数表达式。多项式回归（Polynomial Regression）是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式关系的回归分析方法。多项式回归模型是....
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