机器学习实战一：泰坦尼克号生存预测 Titantic（下）
分析Ageplt.figure(figsize=(18,4)) train_age['Age']=train_age['Age'].astype(np.int) average_age=train_age[['Age','Survived']].groupby('Age',as_index=False).mean() sns.barplot(x='Age',y='Survived',data=a....
机器学习实战一：泰坦尼克号生存预测 Titantic（上）
1.活动背景The ChallengeThe sinking of the Titanic is one of the most infamous shipwrecks in history.On April 15, 1912, during her maiden voyage, the widely considered “unsinkable” RMS Titanic sank after ....
机器学习原理与实战 | 线性回归与逻辑回归
1. 基础概念1.1 学习曲线通过学习曲线可以观测模型准确度与训练数据集大小的关系，其要表达的内容是当训练数据集增加时，模型对训练数据集拟合的准确性以及交叉验证数据集预测的准确性的变化规律%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npn_dots = 200 X = np.linspace(0, 1, n....
机器学习原理与实战 | SVM（支持向量机）实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. 二维SVM分类例子from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=0...
机器学习原理与实战 | PCA降维实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. PCA介绍1.1 概念思想：dots = np.array([[1, 1.5], [2, 1.5], [3, 3.6], [4, 3.2], [5, 5.5]]) def cross_point(x0, y0): """ 1. line1...
机器学习原理与实战 | K近邻算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npKNN算法中，其算法参数是K，参数选择需要根据数据来决定。K值越大，模型的偏差越大，对噪声数据越不敏感，当K值很大时，可能造成模型欠拟合；K值越小，模型的方差就会越大，当K值太小，就会造成模型过拟合。K-近邻算法有一些变种，其中之一就是可以增加邻居的权重。默认....
机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. K-均值算法介绍from sklearn.datasets import make_blobs # 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=200, # 样本数 n_features=...
机器学习原理与实战 | 决策树与集成算法实践
1.决策树算法原理决策树的基本原理是：对于一个数据集D DD，其基本的格式是由多个未知关联的多个特征共同决定一个输出。如果是分类问题，那么最后的输出是类别；而如果是回归问题，最后输出的是一个回归值。而在决策树的思想中，就是要对多个未知关联的特征挑选出最合适的一个特征（比如使用信息增益等等），来对数据集D DD进行划分，划分为多个子数据集。然后，对于这些同样的感觉信息增益进一步划分子数据集，这是一....
机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)回归实战
2.4.3 模拟数据集--kNN回归Step1: 库函数导入#Demo来自sklearn官网importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressorStep2: 数据导入&分析1/np.random.seed(0) # 随机生成40个(0, 1)之前的数，乘以5，再进....
机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)分类实战
2.4.2 莺尾花数据集--kNN分类Step1: 库函数导入1importnumpyasnp# 加载莺尾花数据集fromsklearnimportdatasets# 导入KNN分类器fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitStep2: 数据导入....
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