【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解（图文解释）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后，特征工程就是最具创造性的活动了。 特征的提取与问题的领域知识密切相关一般来说，进行特征工程，要先从总体上理解数据，必要时可通过可视化来帮助理解，然后运用领域知识进行分析和联想，处理数据提取出特征。并不是所有提取出来的特征都会对模型预测有正面帮助，还需要通过预测结果来对比....
【Python机器学习】标注任务与序列问题讲解（图文解释）
标注模型用于处理有前后关联关系的序列问题。在预测时，它的输入是一个观测序列，该观测序列的元素一般具有前后的关联关系。它的输出是一个标签序列，也就是说，标注模型的输出是一个向量，该向量的每个元素是一个标签，它们与输入序列的元素一一对应。标签的值是有限的离散值。标注任务记输入的序列为x=(x^(1),x^(2),…,x^(n))，输出的标签序列为y=(y^(1),y^(2),…,y^(n))。标注任....
【Python机器学习】卷积神经网络卷积层、池化层、Flatten层、批标准化层的讲解（图文解释）
卷积神经网络卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）在提出之初被成功应用于手写字符图像识别，2012年的AlexNet网络在图像分类任务中取得成功，此后，卷积神经网络发展迅速，现在已经被广泛应用于图形、图像、语音识别等领域。图片的像素数往往非常大，如果用多层全连接网络来处理，则参数数量将大到难以有效训练的地步。受猫脑研究的启发，卷积神经网络在多层全连接网....
【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）
下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低 精确度上升 部分代码如下imp.....
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期，没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题，以致于人们对人工神经网络的前途产生了怀疑，导致该领域的研究进入了低谷期。直到1986年，以Rumel....
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释 附源码）
需要代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯（naïve Bayes）分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B_1，B_2，⋯，B_n为S的一个划分，且P(A)>0，P(B_i)>0(i=1,2,…,n)，则贝叶斯公式为：P(B_i)称为先验概率，即分类B_i发生的概率，它和条件概率P(A│B_i)可从样本集中....
【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战（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~~~在生活中人们经常应用决策树的思想来做决定 分类的建模过程与上面做决定的过程相反，事先不知道人们的决策思路，需要通过人们已经做出的大量决定来“揣摩”出其决策思路，也就是通过大量数据来归纳道理。当影响决策的因素较少时，人们可以直观地从训练样本中推测出相亲决策思路，从而了解此人的想法。当样本和特征数量较多时，且训练样本可能出现冲突，人就难以胜任建立模型的任务....
【Python机器学习】分类算法任务、分类模型评价指标详解（图文解释）
分类任务设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本，样本s_i=(x_i,y_i)包括一个实例x_i和一个标签y_i，实例由n维特征向量表示，即x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))。在学习过程，分类任务将样本集中的知识提炼出来，形成模型。完成分类任务的模型有决策函数模型、概率模型和神经网络模型三类。决策函数分类模型建立了从实例特征向量到类别标签的映射Y=f(....
【Python机器学习】过拟合及其抑制方法讲解及实战（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~~~欠拟合、过拟合与泛化能力欠拟合最简单的线性模型，它是用一条直线来逼近各个样本点，显然力不从心，这种现象称为欠拟合。欠拟合模型是由于模型复杂度不够，训练样本集容量不够，特征数量不够，抽样分布不均衡等原因引起的不能学习出样本集中蕴含只是的模型，欠拟合问题比较容易处理，如增加模型复杂度，增加训练样本，提取更多特征等等过拟合某些情况下，越复杂的模型越能逼近样本....
【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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