【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模,并选出最有模型进行未知图片预测
PCA特征降维实战—人脸识别问题描述–人脸识别通过训练一批人的人脸数据,然后从其他地方获取一种图片让模型认识这个图片代表的谁?判断人脸需要用监督学习,人脸的维度过高,监督学习判断的时候就会出现两个问题:算法效率会非常低和算方法的精准度也会降低。我们在进行监督学习之前要进行特征降维,然后使用降维后的特征进行建模,以提高算法效率与准确度。1. 导入数据并查看数据import numpy as np ....
【阿旭机器学习实战】【15】人脸自动补全(多目标回归),并比较5种不同模型的预测效果
机器学习实战—人脸自动补全(多目标预测)目标通过上半部分的人脸图案来预测下边部分人脸,进行人脸补全。实质是一个多目标预测问题,对每一个目标点都会进行模型建模,然后通过相应模型对各个点进行预测数据集采用Olivetti人脸数据集包含400张灰度的64*64像素的人脸图像,每个图像被展平为大小为4096的一维向量,40个不同的人拍照十次。from sklearn.neighbors import K....

【阿旭机器学习实战】【11】文本分类实战:利用朴素贝叶斯模型进行邮件分类
本文主要介绍如何使用朴素贝叶斯模型进行邮件分类,置于朴素贝叶斯模型的原理及分类,可以参考我的上一篇文章《【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比:高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯》。文本分类实战读取文本数据import pandas as pd# sep参数代表指定的csv的属性分割符号 sms = pd.read_csv("../data....

【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比:高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯
朴素贝叶斯【关键词】 概率,贝叶斯公式,古典数学朴素:独立性假设贝叶斯公式优点:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率;对小规模的数据表现很好;能处理多分类任务,适合增量式训练;对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类缺点:只能用于分类问题需要计算先验概率;分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感1. 朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯算法是一个典型的统计....

阿旭机器学习实战【5】KNN算法实战练习2:利用KNN模型进行手写体数字识别
1. 数据集说明手写体数字识别数据集共有5000个样本图片。包含0-9这10个数字类别,每个数字为一个文件夹,每个文件夹下存放500张该数字的图片。图片信息:图片大小:像素为28 * 28图片类型:二维灰度图片,每个数字的数值范围为0-2552. 读取数据并查看数据信息import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.....

阿旭机器学习实战【1】K-近邻算法(KNN)模型应用实例,以及图像表征方式
引言如何进行电影分类众所周知,电影可以按照题材分类,然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似,但我们确实知道每部电影在风格 上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征,使得动作片之间非常类似, 而与爱情片存在着明显的差别呢?动作....

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