Python入门机器学习的相关内容

文章 2023-08-29 来自：开发者社区

【Python入门系列】第十一篇：Python机器学习入门

前言机器学习是人工智能领域中的重要分支，它利用数据和统计方法来训练机器模型，从而实现自动化的决策和预测。Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言，成为了机器学习领域的首选工具之一。本文将介绍Python机器学习的基础知识和常用库。一、环境搭建首先，我们需要安装Python和相关的机器学习库。推荐使用Anaconda发行版，它包含了Python解释器和常用的机器学习库，方便我们进行开发和实....

文章 2023-07-25 来自：开发者社区

Python编程入门基础及高级技能、Web开发、数据分析和机器学习与人工智能

入门基础安装 Python 环境，选择一个 IDE，如 PyCharm、VSCode等。安装 Python 环境是使用 Python 进行编程的第一步。Python 官网提供了 Windows、Linux 和 macOS 等主流操作系统的安装包，可以前往官网下载对应版本的 Python 并进行安装。在安装完 Python 后，需要使用 pip 工具对常用的第三方库进行安装，例如 requests....

文章 2018-03-18 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 集成学习

集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。 #准备数据 X,y = datasets.make_moons(noise=0.3,n_samples=500,random_state=42) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train...

文章 2018-03-17 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 决策树

信息熵左式的信息熵较高，代表左式的不确定性更强，左式即指数据有三个类别，每个类别占1/3 右式的信息熵为0，是信息熵可以达到的最小值，代表数据的不确定性最低，即最确定绘制决策树的决策边界 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets ...

文章 2018-03-15 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 支撑向量机SVM

SVM的主要思想可以概括为两点：它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。 ...

文章 2018-03-13 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 混淆矩阵、精准率、召回率

在分类问题中，预测准确度如果简单的用预测成功的概率来代表的话，有时候即使得到了99.9%的准确率，也不一定说明模型和算法就是好的，例如癌症问题，假如癌症的发病率只有0.01%，那么如果算法始终给出不得病的预测结果，也能达到很高的准确率混淆矩阵二分类问题的混淆矩阵以癌症为例，0代表未患病，1代表患病，有10000个人：癌症问题的混淆矩阵精准率和召唤率 ...

文章 2018-03-12 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 逻辑回归与决策边界

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型,以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。逻辑回归需要将原本线性回归结果的值域置于（0，1）之间，概率大于0.5看作结果为1 ...

文章 2018-03-10 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 模型泛化

模型正则化在多项式回归中如果degree过大，会造成过拟合的情况，导致模型预测方差极大，因此，我们可以使用模型正则化的方式来减小过拟合导致的预测方差极大的问题即在我们训练模型时，不仅仅需要将预测的y和训练集的y的均方误差达到最小，还要使参数向量最小。（即上图公式。）使用岭回归达到最小方差 from sklearn.linear_model import ...

文章 2018-03-08 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 多项式回归与学习曲线

非线性方程的拟合，例如 y=x^2+0.5x+1 , 就是将x^2看作X的一个特征值 #准备数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.uniform(-3,3,size=100) X = x.reshape(-1,1) y = 0.5*x**2 + x + 2 +np.random.normal(...

文章 2018-03-07 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - PCA（主成分分析）

主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分，使问题简单化，同时得到的结果更加科学有效的数据信息。使用梯度上升法求解主成分 //准备数据 import numpy as np import matplotli...

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更新时间 2024-03-04 14:26:13

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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