【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战
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【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）
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数据挖掘从入门到放弃（七）：TensorFlow 和 keras 实现线性回归 LinearRegression
从实践出发学习 TensorFlow 和 teras 机器学习框架，分别用 tf 和 keras 实现线性模型，两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型，后者使用单层的感知机，很便捷。使用 TensorFlow（2.0）需要自定义优化器、拟合函数等，如下：from __future__...
数据挖掘从入门到放弃（六）：K-means 聚类
之前章节讲到的算法都是有监督学习方法， 在建模之前需要训练（样本）数据集，模型根据样本数据集的结果，训练得到某些参数，形成分类器。无监督学习没有训练数据集，在数据集上根据某种规则完成模型建立；算法描述所谓物以类聚-人以群分，“类”指的是具有相似性的集合，聚类...
数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，帮助我们更好地解释现象和发现数据价值，做到一图胜千文的说明效果。官网python 数据分析的可视化库有:matplotlib 是可视化的必备技能库，比较底层，api 很多，学起来不太容易。seaborn 是建构于 matplotlib 基...
数据挖掘从入门到放弃（四）：手撕（绘）关联规则挖掘算法
关联规则简介关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景，这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系，进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量。搞懂关联规则中的几个重要概念：支持度、置信度、提升度Apriori 算法的工作原...
数据挖掘从入门到放弃（三）：朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，适用于维度非常高的数据集，具有速度快，可调参数少有点，非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案，经常用于垃圾邮件分类等场景中.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法依据概率论中贝叶斯定理建立模型，前提假设各个特征之间相互独立（这也是正式“朴素”的含义）...
数据挖掘从入门到放弃（二）：决策树
决策树算法理解决策树是直观运用概率分析的树形分类器，是很常用的分类方法，属于监管学习，决策树分类过程是从根节点开始，根据特征属性值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。比如说买瓜的时候，根据瓜的某些特征属性直观判断瓜的好坏，下图依次根据纹理清晰度、根蒂、色泽...
数据挖掘从入门到放弃（一）：线性回归和逻辑回归
数据挖掘算法基于线性代数、概率论、信息论推导，深入进去还是很有意思的，能够理解数学家、统计学家、计算机学家的智慧，这个专栏从比较简单的常用算法入手，后续研究基于 TensorFlow 的高级算法，最好能够参与到人脸识别和 NLP 的实际项目中，做出来一定的效果。一、理解线性回归模型首先讲回归模型，回...
Python数据挖掘与机器学习技术入门实战
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