机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测
1.机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.1 XGBoost的介绍与应用XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的....
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1 逻决策树的介绍和应用1.1 决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚....
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1. 实验室介绍1.1 实验环境1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1'1.2 朴素贝叶斯的介....
ML之NB、LoR：基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
目录输出结果核心代码 输出结果数据集：Dataset之IMDB影评数据集：IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 核心代码1. #1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等) 2. def review_to_wordlist(review): 3. ''' 4. 把IMDB的评论转成词序列 5. ''' 6. ...
DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)
目录利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)设计思路输出结果核心代码 相关文章DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分....
TF之LSTM：利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类
目录设计思路实现代码设计思路更新……实现代码# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #根据电脑情况设置 GPU con....
【人工智能】机器学习之使用Python生成ID3决策树及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类
❤❤❤ID3算法✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ...
【人工智能】机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类
朴素贝叶斯算法输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝; 样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝；输出：待预测样本x所属的类别 1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本，其...
TF之LSTM：利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类
设计思路网络异常，图片无法展示|实现代码 # -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.contrib import rnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#根据电脑情况设置 GPUconfi....
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