阿里云文档 2023-10-16

如何使用Python3.6及以上版本投递SMTP邮件

本文为SMTP邮件投递代码调用示例,适用于Python3.6及以上。

文章 2022-10-13 来自:开发者社区

机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解(下)

(6).AllKNN 与RepeatedEditedNearestNeighbours不同的是,该算法内部的最近邻算法的近邻数在每次迭代中都会增加。代码在上面统一概括了,此三类算法类似,只不过都以EditedNearestNeighbours为基础在此上进行优化: (7).InstanceHardnessThresholdInstanceHardnessThreshold使用分类器的预测来排除样....

机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解(下)
文章 2022-10-13 来自:开发者社区

机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解(上)

前言对于整个数据建模来看,数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候,对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的,整个数据集合也是较为离散的。因此不可能一拿到数据集就可进行建模,类别的不均衡会极大影响建模判断准确率。其中我们希望整个数据集合的类别数目都是相似的,这样其特征数据权重能够更好的计算出来,便于分类。对于预测模型也是如此。数据均衡是整个数学建模以及研究最重要不得不....

机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解(上)
文章 2022-06-07 来自:开发者社区

一文全览机器学习建模流程(Python代码)

1.1 明确问题明确业务问题是机器学习的先决条件,即抽象出该问题为机器学习的预测问题:需要学习什么样的数据作为输入,目标是得到什么样的模型做决策作为输出。 一个简单的新闻分类的场景,就是学习已有的新闻及其类别标签数据,得到一个文本分类模型,通过模型对每天新的新闻做类别预测,以归类到每个新闻频道。1.2 数据选择机器学习广泛流传一句话:“数据和特征决定了机器学习结果的上限,而模型算法只是尽可能逼近....

一文全览机器学习建模流程(Python代码)
文章 2022-06-07 来自:开发者社区

一文速览机器学习的类别(Python代码)

一、 机器学习类别机器学习按照学习数据经验的不同,即训练数据的标签信息的差异,可以分为监督学习(supervised learning)、非监督学习(unsupervised learning)、半监督学习(semi- supervised learning)和强化学习(reinforcement learning)。1.1 监督学习监督学习是机器学习中应用最广泛及成熟的,它是从有标签的数据样本....

一文速览机器学习的类别(Python代码)
文章 2018-03-26 来自:开发者社区

机器学习稀疏矩阵简介(附Python代码)

对于一个矩阵而言,若数值为零的元素远远多于非零元素的个数,且非零元素分布没有规律时,这样的矩阵被称作稀疏矩阵;与之相反,若非零元素数目占据绝大多数时,这样的矩阵被称作稠密矩阵。 稀疏矩阵在工程应用中经常被使用,尤其是在通信编码和机器学习中。若编码矩阵或特征表达矩阵是稀疏矩阵时,其计算速度会大大提升。对于机器学习而言,稀疏矩阵应用非常广,比如在数据特征表示、自然语言处理等领域。 用稀疏表示和工作在....

文章 2018-03-09 来自:开发者社区

机器学习算法清单!附Python和R代码

前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

机器学习算法一览(附python和R代码)

“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习。 ” —— 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) ◆ ◆ ◆ 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就。 对我来说,如今最令我激动的就是计算...

文章 2017-02-10 来自:开发者社区

机器学习之决策树(Decision Tree)及其Python代码实现

  决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。   从数据产生决策树的机器学习...

文章 2015-12-15 来自:开发者社区

机器学习实战-边学边读python代码(5)

def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)    if p1 >...

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