文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【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】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)
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【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战(附源码和数据集)

需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。....

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战(附源码和数据集)
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【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战(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~~~下面利用tensorflow平台进行人脸识别实战,使用的是Olivetti Faces人脸图像 部分数据集展示如下 程序训练过程如下 接下来训练CNN模型 可以看到训练进度和损失值变化接下来展示人脸识别结果程序会根据一张图片自动去图片集中寻找相似的人脸 如上图所示部分代码如下 需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~from o....

【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战(附源码和数据集)
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【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(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~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)
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【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(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~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上过程,取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法,也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
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【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】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战(附源码和数据集)
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【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】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)
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【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】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战(附源码和数据集)
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【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战(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~~~Mean Shift算法是根据样本点分布密度进行迭代的聚类算法,它可以发现在空间中聚集的样本簇。簇中心是样本点密度最大的地方。Mean Shift算法寻找一个簇的过程是先随机选择一个点作为初始簇中心,然后从该点开始,始终向密度大的方向持续迭代前进,直到到达密度最大的位置。然后在剩下的点里重复以上过程,找到所有簇中心。如何找到密度大的方向并前进多....

【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战(附源码和数据集)
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【python机器学习】K-Means算法详解及给坐标点聚类实战(附源码和数据集 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~人们在面对大量未知事物时,往往会采取分而治之的策略,即先将事物按照相似性分成多个组,然后按组对事物进行处理。机器学习里的聚类就是用来完成对事物进行分组的任务一、样本处理聚类算法是对样本集按相似性进行分簇,因此,聚类算法能够运行的前提是要有样本集以及能对样本之间的相似性进行比较的方法。样本的相似性差异也称为样本距离,相似性比较称为距离度量。设样本....

【python机器学习】K-Means算法详解及给坐标点聚类实战(附源码和数据集 超详细)

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