【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）
需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。....
【Python机器学习】文本特征提取及文本向量化讲解和实战（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础，可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知....
【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....
【Python机器学习】数据可视化讲解及性别、周末与购物间可视化实战（超详细 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~数据可视化数据可视化通过直观的方式增加对数据的理解，帮助提取有用特征。1.特征取值分布特征的取值分布情况可以为分析特征提供重要信息。一般采用直方图和饼图来可视化取值分布。Python扩展库Matplotlib提供了多种画图方法。2.离散型特征与离散型标签的关系样本特征的值与该样本的标签的关系，是机器学习最为关心的事情。通过可视化，可以直观地展现....
【大数据技术】Spark MLlib机器学习协同过滤电影推荐实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~协同过滤————电影推荐协同过滤是利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。在协同过滤算法中有着两个分支，分别是基于群体用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。在电影推荐系统中，通常分为针对用户推荐电影和针对电影推荐用户两种方式。若采用基于用户的推荐模型，则会利用相似用户的评级来计算对某个用户的推....
【大数据技术】Spark MLlib机器学习线性回归、逻辑回归预测胃癌是否转移实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归过工具类MLUtils加载LIBSVM格式样本文件，每一行的第一个是真实值y，有10个特征值x，用1:double，2:double分别标注，即建立需求函数：y=a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+a_4x_4+…+a_10x_10通过样本数据和梯度下降训练模型，找到10个产生比较合理的参数值（a_1到a_10）回归结果如下部分代....
【大数据技术】Spark MLlib机器学习特征抽取 TF-IDF统计词频实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~特征抽取 TF-IDFTF-IDF是两个统计量的乘积，即词频（Term Frequency， TF）和逆向文档频率（Inverse Document Frequency， IDF）。它们各自有不同的计算方法。TF是一个文档（去除停用词之后）中某个词出现的次数。它用来度量词对文档的重要程度，TF越大，该词在文档中就越重要。IDF逆向文档频率，是指....
【Python机器学习】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战（附源码和数据集）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想假如有另一个标注序列（代词 动词 名词 动词 动词），如何来评价哪个序列更合理呢？条件随机场的做法是给两个序列“打分”，得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分，那就要有“评价标准”，称为特征函数。例如，可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数，那么对于“语言 处理”来说，上文提到的两个序列分别标注为“名词 动词”和“动词 动词”。从语言学....
【Python机器学习】隐马尔可夫模型讲解及在中文分词中的实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~隐马尔可夫模型（HMM）是关于时序的概率模型，它可用于标注等问题中基本思想假设一个盒子里可以装两个骰子，骰子的种类有四面的和六面的两种。现在进行猜骰子实验，该实验由实验者和分析者完成。实验者每次随机从盒子中取出一个骰子，然后补入一个另外种类的骰子。实验者记录下每次实验后盒子中不同种类骰子的数量，可得到一个盒子状态的序列。实验者在每次实验后掷一次....
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