机器学习实战_初识kNN算法_理解其python代码
这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的KNN project,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142842以下为我搜索后结合自己的想法编写，如有侵权，可联系我核实后删除（恕我小白一只~）（一）python基础：numpy：1、shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能....
机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）
KMeans聚类 什么是聚类任务1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程1 随机选择K个簇中心点2 样本被分配到离其最近的中心点3 K个簇中心点根据所在簇样本，以求平均值的.....
《机器学习及人机交互实战》电子版地址
《机器学习及人机交互实战》机器学习及人机交互实战 电子版下载地址： https://developer.aliyun.com/ebook/1259 电子书： </div>
不平衡数据集分类实战：成人收入数据集分类模型训练和评估（二）
基础模型和性能评价k-fold交叉验证方法能够较好估计模型的性能。在这里我们将使用k=10的重复分层k-fold交叉验证方法来评估相关模型，这意味着每个折叠将包含约45222/10=4522个数据。而分层表示每一个折叠将包含相同的混合比例(即每个折叠中指标数据都具有75%-25%的分布特征)。重复表示评估过程将被多次执行，以避免偶然结果和更好地捕获所选模型的方差，本教程中，我们将重复三次。这意味....
不平衡数据集分类实战：成人收入数据集分类模型训练和评估（一）
许多二分类任务并不是每个类别都有相同数量的数据，存在着数据分布不平衡的情况。一个常用的例子是成人收入数据集，它涉及到社交关系、教育水平等个人数据，以此来预测成人的收入水平，判断其是否拥有5万美元/年的个人收入。数据集中个人收入低于5万美元的数据比高于5万美元的数据要明显多一些，存在着一定程度的分布不平衡。针对这一数据集，可以使用很多不平衡分类的相关算法完成分类任务。在本教程中，您将了解如何为数据....
机器学习实战：意大利Covid-19病毒感染数学模型及预测
数据收集(Data collection)意大利民防部门每天都会更新感染者的累积数据。这些数据在GitHub上作为开放数据公开在Github这里：https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-andamento-nazionale/dpc-covid19-ita-andamento-nazionale.csv我的目标....
机器学习实战：用 SVD 压缩图像（已上线）
SVD前文我们了解了奇异值分解（SVD）的原理，今天就实战一下，用矩阵的奇异值分解对图片进行压缩.Learn by doing我做了一个在线的图像压缩应用，大家可以感受一下。功能很简单，上传需要压缩的图片，选择压缩比，提交即可。https://huggingface.co/spaces/beihai/Image-Compression-with-SVD下面咱们就一起看看实现过程用SVD压缩图像原....
【阿旭机器学习实战】【28】自己动手写一个单词拼写检查器---基于贝叶斯公式
1. 拼写检查器基本原理—基于贝叶斯概率公式问题：在所有正确的拼写词中, 我们想要找一个正确单词 c, 使得其对于错误单词w 的条件概率最大。问题求解：P(c|w) = P(w|c) P( c ) / P(w)比如：appla是条件w，apple和apply是正确的词c，对于apple和apply来说P(w)都是一样的，所以我们在上式中忽略它, 写成: P(w|c) P( c )P( c )表示....
【阿旭机器学习实战】【13】决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测
决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测导入数据集并查看基本信息import pandas as pdtitanic = pd.read_csv("../data/titanic.txt") titanic.head() # 打印数据集表头 titanic.columns Index(['row.names', 'pclass', 'survived', 'name', 'age', 'embar....
【阿旭机器学习实战】【14】决策树回归模型实战：对美国波士顿房价进行分析预测
决策树回归模型：对美国波士顿房价进行分析导入数据boston = datasets.load_boston() boston{'data': array([[6.3200e-03, 1.8000e+01, 2.3100e+00, ..., 1.5300e+01, 3.9690e+02, 4.9800e+00], [2.7310e-02, 0.0000e+00, ...
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