【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....
【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战（Tensorflow、MindSpore平台 附源码）
需要全部源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想迭代关系式是迭代法应用时的关键问题，而梯度下降（Gradient Descent）法正是用梯度来建立迭代关系式的迭代法。 机器学习模型的求解一般可以表示为：其中，f(x)为机器学习模型的损失函数。也称为无约束最优化模型。对于无约束最优化问题argmin┬xf(x)，其梯度下降法求解的迭代关系式为：式中，x为多维向量，记为x=(x^(1),x....
【Python机器学习】回归任务、线性回归评价指标讲解及温度与花朵数线性回归实战（图文解释 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~~~ 与分簇、分类和标注任务不同，回归任务预测的不是有限的离散的标签值，而是无限的连续值。回归任务的目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征集到连续值之间的映射。如天气预测任务中，预测天气是冷还是热是分类问题，而预测精确的温度值则是回归问题。一、回归任务设样本集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....
【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】层次聚类AGNES、二分K-Means算法的讲解及实战演示（图文解释 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~~~层次聚类在聚类算法中，有一类研究执行过程的算法，它们以其他聚类算法为基础，通过不同的运用方式试图达到提高效率，避免局部最优等目的，这类算法主要有网格聚类和层次聚类算法网格聚类算法强调的是分批统一处理以提高效率，具体的做法是将特征空间划分为若干个网格，网格内的所有样本看成一个单元进行处理，网格聚类算法要与划分聚类或密度聚类算法结合使用，网格聚类算....
【Python机器学习】K-Means、DBSCAN、GMM三种聚类的对比演示（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~~~下面给出一个从多方面综合分析划分聚类，密度聚类和模型聚类。以及聚类算法内部评价指标的示例，该示例先生成三种二维平面上的实验数据和一种高维空间中的实验数据，然后分别用kmeans，DBSCAN，GaussianMixture三种算法对它们进行聚类，并计算SC DBI CH ZQ四个指标，展示实验样本点的分布与聚类算法实用性，评价指标值有效性的关系....
【Python机器学习】模型聚类高斯混合模型GMM讲解及实战演示（附源码 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论留言私信~~~模型聚类模型（Model）聚类假定每个簇符合一个分布模型，通过找到这个分布模型，就可以对样本点进行分簇。在机器学习领域，这种先假定模型符合某种概率分布（或决策函数），然后在学习过程中学习到概率分布参数（或决策函数参数）的最优值的模型，称为参数学习模型。模型聚类主要包括概率模型和神经网络模型两大类，前者以高斯混合模型（Gaussian Mixtur....
【Python机器学习】密度聚类DBSCAN、OPTICS的讲解及实战演示（附源码 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~~~划分聚类、密度聚类和模型聚类是比较有代表性的三种聚类思路1：划分聚类划分（Partitioning）聚类是基于距离的，它的基本思想是使簇内的点距离尽量近、簇间的点距离尽量远。k-means算法就属于划分聚类。划分聚类适合凸样本点集合的分簇。2：密度聚类密度（Density）聚类是基于所谓的密度进行分簇密度聚类的思想是当邻域的密度达到指定阈值时，....
【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战（附源码 超详细）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中，当维数增加时，空间的体积增长得很快，使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏，向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数....
【Python机器学习】聚类算法任务，评价指标SC、DBI、ZQ等系数详解和实战演示（附源码 图文解释）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、聚类任务设样本集S={x_1,x_2,…,x_m}包含m个未标记样本，样本x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))是一个n维特征向量。聚类在分簇过程的任务是建立簇结构，即要将S划分为k（有的聚类算法将k作为需事先指定的超参数，有的聚类算法可自动确定k的值）个不相交的簇C_1,C_2,…,C_k，C_l∩C_l^′=∅且....
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