快速入门Python机器学习(二)

二、常用数据1 使用函数生成数据1.1 生成一个随机回归问题X,y = make_regression()n_samples:样本数。n_features:特征数(自变量个数)。n_informative:参与建模特征数。n_targets:因变量个数。noise:噪音。bias...

快速入门Python机器学习

一、基本概念1,有监督学习和无监督学习有监督学习:预先定义好的一组标签(比如禾本科植物:小麦、玉米、水稻、高粱、高羊茅、剪股颖、早熟禾、燕麦、稗、茅、狗尾巴草),通过机器学习后获得的结果是在预先定义好的标签内(比如:燕麦)。无监督学习:预先没有定义好的一组标...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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黑马程序员---三天快速入门Python机器学习(第三天)(下)

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3 波士顿房价预测from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScale...

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习(第三天)(上)

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四、回归与聚类算法4.1 线性回归学习目标:记忆线性回归的原理过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式4.1.1 线性回归的原理1 线性回归应用场景2 什么是线性回归不同权重加权2)线性回归的特征与目标的关系分析广义线性模型4.1....

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习(第二天)(下)

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3.4.2 概率基础1 概率(Probability)定义概率定义为一件事情发生的可能性取值[0,1]2 女神是否喜欢计算案例3.4.3 联合概率、条件概率与相互独立3.4.4 贝叶斯公式朴素?假设:特征与特征之间相互独立朴素贝叶斯算法?朴素+贝叶斯应用场景:文本分类,单词作为特征4 拉普拉...

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习(第二天)(上)

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三、分类算法3.1 sklearn转换器和估计器学习目标:知道sklearn的转换器和估计器流程3.1.1 转换器实例化一个转换器类调用fit_transform()转换器调用有以下几种形式:fit_transformfittransform3.1.2 估计器(sklearn机器学习算法的实现)在s...

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习(第一天)(下)

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2.3 特征提取2.3.1 什么是特征提取1 将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征注:特征值是为了计算机更好的去理解数据字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习再介绍)2 特征提取APIsklearn.feature_extraction2.3.2 字典特征提...

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习(第一天)(上)

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一、机器学习概述1.1 人工智能概述1.1.1 机器学习与人工智能、深度学习机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一种方法1.1.2 机器学习、深度学习能做什么传统预测:店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类图像识别:街道交通标志检测、人脸识别自然语言处...

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