【阿旭机器学习实战】【27】贝叶斯模型：新闻分类实战----CounterVecorizer与TfidVectorizer构建特征向量对比
1. 导入数据并查看信息from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载新闻数据 news = fetch_20newsgroups(subset='all') • 1 • 2# data为一个列表，长度18846，每一个元素为一个新闻内....
【阿旭机器学习实战】【26】逻辑斯蒂回归----糖尿病预测实战
1. 导入并查看数据信息import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 载入数据 data = pd.read_csv('./diabetes.csv') data.head() 数据说明：Pregnancies：怀孕次数Glucose：葡萄糖测试值Blo....
【阿旭机器学习实战】【25】决策树模型----树叶分类实战
决策树进行树叶分类实战1. 导入数据import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import Deci....
【阿旭机器学习实战】【24】信用卡用户流失预测实战
问题描述依据某国外匿名化处理后的真实数据集，通过建模，判断该用户是否已经流失。1. 读取数据并分离特征与标签import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 train_data = pd.read_csv('./Churn-Modelling.csv') test_data = pd.read_csv('./Churn-Modelling-Test-D....
【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测
PCA特征降维实战—人脸识别问题描述–人脸识别通过训练一批人的人脸数据，然后从其他地方获取一种图片让模型认识这个图片代表的谁？判断人脸需要用监督学习，人脸的维度过高，监督学习判断的时候就会出现两个问题：算法效率会非常低和算方法的精准度也会降低。我们在进行监督学习之前要进行特征降维，然后使用降维后的特征进行建模，以提高算法效率与准确度。1. 导入数据并查看数据import numpy as np ....
【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
1. 特征降维的主要目的1）在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本（比如图片），往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2）在数据表现方面，我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCAPCA算法核心：把高维度的向量向低维度投影1）去平均值，即每一位特征减去各自的平均值2）计算矩阵协方差和特征向量与特征值3）把特征值从小到大排序4）保留前K个特征值对应的特征向....
【阿旭机器学习实战】【21】通过SVM分类与回归实战案例，对比支持向量机（SVM）3种SVM不同核函数
1. 3种SVM不同核函数介绍线性核函数linear适用范围：主要用于线性可分的情况。特点：其特征空间到输入空间的维度是一样的，参数少速度快，可解释性强，可以比较容易的知道哪些特征是重要的。它对于线性可分情况分类效果比较理想，因此我们通常会先尝试用线性核函数来做分类，看看效果如何，如果不行再换其他的核函数。多项式核函数(poly)适用范围：可用于线性与非线性分类。特点：通过将低维的输入空间映射到....
【阿旭机器学习实战】【20】支持向量机SVM原理简介及示例演示：画出SVM二维决策边界与分离非线性坐标点
支持向量机SVM简介及示例演示【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法1. 支持向量机的原理支持向量机（Support Vector Machine），其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。见下图，在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的....
【阿旭机器学习实战】【19】如何在不减少分辨率的情况下降低图片存储空间？K-Means算法进行图片颜色点分类存储
前言在如今的互联网时代，网络上充满了海量的数据，当然也包括很多图片。因此图像压缩技术对于压缩图像和减少存储空间变得至关重要。本文我们将使用无监督学习算法K-means聚类算法通过对图片颜色点进行聚类的方式，达到降低图片存储空间的目的。图像由称为像素的几个强度值组成。在彩色图像中, 每个像素为3个字节, 每个像素包含RGB(红-蓝-绿)值, 该值具有红色强度值, 然后是蓝色, 然后是绿色强度值。具....
【阿旭机器学习实战】【17】KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数K
KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数？问题描述我们随机生成一些二维点的数据，然后通过不同的K值对其进行分类评估。具体步骤：随机生成一些二维点选取不同的K值进行模型训练，并计算轮廓系数画出K值与轮廓关系的折线图，看取哪一个K值合适1. 随机生成二维数据点import numpy as npx1 = np.random.randint(1,10,size=14) x2 = np.random....
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