机器学习实战第1天：鸢尾花分类任务
一、任务描述 鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题，通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种，即山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Virginica）。这个任务是一个多类别分类问题，其中每个样本都属于三个可能的类别之一。 ...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用NN神经网络进行分类（十一）
[toc]1 前言神经网络（Neural network，NN）机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构，每个神经元都接收输入信号、进行计算并生成输出信号。1.1 神经网络的介绍首先了解一下神经元和层的概念：神经元（Neuron）是神经网络的基本单元，模拟了生物神经系统中的神经元的功能。每个神经元接收来自其他神经元的输....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用SVD奇异值分解进行降维分类（八）
[toc]1 前言1.1 奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意 m X n 的矩阵 A，它的 SVD 分解为：其中 A 是待分解的矩阵，U 是一个正交矩阵，$\sigma $ 是一个对角矩阵，V^T 是.....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类（七）
[toc]1 前言1.1 主成分分析的介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分，并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新的变量，这些新变量是原始变量的线性组合，且互相独立。这些新变量称为主成分，第一个主成分方差最大，第....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用DT决策树模型进行分类预测（六）
[toc]1 前言1.1 决策树的介绍决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区，称为递归分区。这种类似流程图的结构有助于决策制定。它的可视化类似于流程图，可以很容易地模拟人类的思维过程。这就是为什么决策树易于理解和解释的....
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用K近邻KNN进行分类预测（四）
[toc]1 前言1.1 K近邻的介绍K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基本的分类与回归算法。其基本思想是将新的数据样本与已知类别的数据样本进行比较，根据K个最相似的已知样本的类别进行预测。具体来说，KNN算法通过计算待分类样本与已知样本之间的距离（欧式距离、曼哈顿距离等），选取距离待分类样本最近的K个已知样本，再通过对这K个已知样本的类别进行投票、取平均等方式确定待....
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用支持向量机SVM进行分类预测（三）
[toc]1 前言1.1 支持向量机的介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习的分类算法。它的基本思想是找到一个能够最好地将不同类别的数据分开的超平面，同时最大化分类器的边际（margin）。SVM的训练目标是最大化间隔（margin），即支持向量到超平面的距离。具体地，对于给定的训练集，SVM会找到一个最优的分离超平面，使得距离该超平面最近的样本点（....
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测（二）
[toc]1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，因此可以通过计算每个特征的条件概率来预测类别。该算法通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。优点： 朴素贝叶斯模型易于实现，计算速度快。 即使特征之间存在一定的相关性，朴素贝叶斯模型仍然可以处理。 适用于高维数据集，并且在小数据集上也能表现良好。 缺点： 朴...
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用Logistic回归进行分类预测（一）
[toc]1 前言1.1 Logistic回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。优点： 实现简单。Logistic回归的参数可以用极大似然估计法进行求解，算法本身非常简单。 速度快。Logistic回归计算量小.....
【阿旭机器学习实战】【27】贝叶斯模型：新闻分类实战----CounterVecorizer与TfidVectorizer构建特征向量对比
1. 导入数据并查看信息from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载新闻数据 news = fetch_20newsgroups(subset='all') • 1 • 2# data为一个列表，长度18846，每一个元素为一个新闻内....
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