实战｜利用机器学习解决一个多分类任务（下）
而剩下的几个类别型变量皆为无序变量，可以将其转化为哑变量，再进一步转化为虚拟变量。相比于sklearn中的API，pandas自带的方法看起来更加简洁。#哑变量编码 dummy_df = pd.get_dummies(data1.iloc[:,6:10])如果你感觉这种方式简单，并没有懂哑变量编码的意思和过程，可以试着了解一下下面这个函数，同样是实现哑变量编码。def dummy_code(va....
实战｜利用机器学习解决一个多分类任务（上）
对于机器学习而言，如果你已经大致了解了相关算法的原理、理论推导，你也不是大家口中刚入门的小白了。接下来你需要将自己所学的知识利用起来，最好的方式应该就是独立完成几个项目实战，项目难度入门级即可，因为重点是帮助你了解一个项目的流程，比如缺失值和异常值的处理、特征降维、变量转换等等。Kaggle毋庸置疑是一个很好的平台，里面的泰坦尼克号、房屋价格预测、手写数字都是非常非常经典的入门实战项目，如果你独....
【机器学习笔记】：逻辑回归实战练习（二）
▍前言前几篇介绍了逻辑回归在机器学习中的重要性：5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的以及逻辑回归的理论和公式推导：【机器学习笔记】：从零开始学会逻辑回归（一）继上一篇，本篇将引出一个逻辑回归的实战练习，利用逻辑回归进行二分类，通过练习你将学会：理解逻辑回归模型参数的含义使用sklearn构建逻辑回归模型可视化逻辑回归分类效果评估逻辑回归模型▍两个变量的简单数....
SLS机器学习最佳实战：根因分析（一）
为何需要根因分析？当某个宏观的监控指标发生异常时，如果能快速定位到具体是那个细粒度的指标发生了异常而导致的。具体来说，当某个流量发生了异常，具体如图中所示：这个指标就对应是某个小时级别的流量情况，我们要快速定位到2018-09-02 20:00:00 具体发生了什么问题而导致流量突增的？如何在平台中分析？原始数据格式在给定的LogStore中一共存在14天的各个粒度的流量数据，其中涉及的维度为 ....
Part10__机器学习实战学习笔记__SVD
Step By Step1、奇异值分解算法原理简介2、Code Sample3、优缺点一、算法原理简介SVD算法本质是：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的相乘来表示，这3个小矩阵描述了大矩阵重要的特性。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的....
Part9__机器学习实战学习笔记__PCA
Step By Step1、算法原理简介2、Code Sample3、优缺点一、算法原理简介降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维....
Part8__机器学习实战学习笔记__Kmeans
Step By Step1、原理简介2、Code测试3、优缺点一、原理简介k-均值聚类的目的是：把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类，以之作为聚类的标准。二、Code测试2.1 Code Sampleimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sk....
Part7__机器学习实战学习笔记__Regression
Step By Step1、简介2、Code Demo 演示3、优缺点一、简介线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivariable linear regression）。在线性回归中，数据使用线性预测....
Part6__机器学习实战学习笔记__AdaBoost
Step By Step1、adaboost算法基本原理2、iris和mnist数据集测试3、算法有点和缺点一、adaboost算法基本原理Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Bagging&Boosting二者之间的区别a. 样本选择上：Bagging：训练集是在原始....
Part5__机器学习实战学习笔记__支持向量机
Step By Step1、支持向量机算法基本原理2、iris和mnist数据集测试3、算法有点和缺点一、支持向量机算法基本原理在机器学习中，支持向量机（SVM）是具有相关学习算法的监督学习模型，其分析用于分类和回归分析的数据。给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将....
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