阿旭机器学习实战【5】KNN算法实战练习2：利用KNN模型进行手写体数字识别
1. 数据集说明手写体数字识别数据集共有5000个样本图片。包含0-9这10个数字类别，每个数字为一个文件夹，每个文件夹下存放500张该数字的图片。图片信息：图片大小：像素为28 * 28图片类型：二维灰度图片，每个数字的数值范围为0-2552. 读取数据并查看数据信息import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.....
阿旭机器学习实战【4】KNN算法实战练习1：利用KNN算法预测某人对你喜欢程度
问题描述依据某婚恋网站上的数据信息，通过算法预测某人对你的喜欢程度。1. 读取数据import pandas as pd df=pd.read_csv('./datingTestSet.txt',sep='\t',header=None) df.head() 通过观察我们可以看到，根据前3列表征的是特征数据，最后一列为标签数据，即代表喜欢的程度# 查看标签类型有哪些 df[3].unique()....
阿旭机器学习实战【3】KNN算法进行年收入预测
问题描述使用KNN算法训练模型，然后使用模型预测一个人的年收入是否大于50。读取数据集并查看数据# 导入相应库 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df = pd.read_csv("./adults.txt") df.head() 该数据集包含14个特征：分别为age ；workc....
阿旭机器学习实战【2】KNN算法进行人体动作识别
人类动作识别问题描述数据获取方式：数据采集每个人在腰部穿着智能手机信号，采用嵌入式加速度计和陀螺仪，以50Hz的恒定速度捕获3轴线性加速度和3轴角速度，来获取人类动作数据。主要进行了六个活动（步行，上楼，下楼，坐着，站立和躺着）的数据采集。目的：通过分析已经采集的数据集构建算法模型，来识别人类的动作类型。导入相关数据并查看数据信息import numpy as np # 训练数据特征 x_tra....
阿旭机器学习实战【1】K-近邻算法(KNN)模型应用实例，以及图像表征方式
引言如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格 上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非常类似， 而与爱情片存在着明显的差别呢？动作....
《机器学习案例实战（第2版）》出版
近年来人工智能发展很快，已经在很多行业得到成功的应用，推动了企业对人工智能应用人才的需求增长，市场上急缺有较强应用能力，能解决实际问题的高级人才。越来越多的高校开设了人工智能专业，其中机器学习和深度学习等核心课程不仅包含的算法众多，兼具学习难度，而且应用也有一定的门槛。如何在实际应用中掌握这些理论知识是一件非常有挑战的事情。目前，高校机器学习和深度学习教学还多停留在理论传授的层次，辅助一些简单的....
机器学习实战四：好事达保险索赔预测 Allstate Claims Severity （xgboost)
OverviewWhen you’ve been devastated by a serious car accident, your focus is on the things that matter the most: family, friends, and other loved ones. Pushing paper with your insurance agent is the ....
机器学习实战三： 预测汽车油耗效率 MPG
Read In Data我们先读入数据，其中，这里面一个有九列，他们分别都有对应的意义，其中有一列是汽车油耗效率mpgmpg - > 燃油效率cylinders -> 气缸displacement - > 排量horsepower - > 马力weight - > 重量acceleration - > 加速度model year - > 型号年份orig....
机器学习实战二：波士顿房价预测 Boston Housing（下）
评价模型在整个数据集上评价模型plt.scatter(y_test, line_pre,label='y') plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4,label='predicted')然后在整个数据集中评价模型line_pre_all = linear_model.pred....
机器学习实战二：波士顿房价预测 Boston Housing（上）
活动背景波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。幸运的是，你找到了波士顿房价的数据集，里面聚合了波士顿郊区包含多个特征维度的房价数据。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。数据介绍详细代码解释导入Python Packa....
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