【Python机器学习】感知器进行信用分类和使用KNN进行图书推荐实战（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~~~一、KNN进行图书推荐KNN算法思想简介KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像（K-means 是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN 的全称是 K Nearest Neighbors，意思是 K 个最近的邻....
【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深度学习】Tensorflow对半环形数据分类、手写数字识别、猫狗识别实战（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~~~一、半环形数据分类Tensorflow是常见流行的深度学习平台，下面利用它来对半环形数据集进行分类首先产生半环形数据集接着开始训练模型 总共训练三十次 可以看到损失在逐渐降低，精确度在逐渐提高 结果展示如下， 可以看出大致可以拟合出一条折线将数据集分为两个区域 类似于kmeans算法部分代码如下# encoding: utf-8 import.....
【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战（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~~~下面利用tensorflow平台进行人脸识别实战，使用的是Olivetti Faces人脸图像 部分数据集展示如下 程序训练过程如下 接下来训练CNN模型 可以看到训练进度和损失值变化接下来展示人脸识别结果程序会根据一张图片自动去图片集中寻找相似的人脸 如上图所示部分代码如下 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~~~from o....
【Python强化学习】时序差分法Sarsa算法和Qlearning算法在冰湖问题中实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~时序差分算法时序差分法在一步采样之后就更新动作值函数Q(s,a)，而不是等轨迹的采样全部完成后再更新动作值函数。在时序差分法中，对轨迹中的当前步的(s,a)的累积折扣回报G，用立即回报和下一步的(s^′,a^′)的折扣动作值函数之和r+γQ(s^′,a^′)来计算，即：G=r+γQ(s^′,a^′)在递增计算动作值函数时，用一个[0,1]之间的步长α来....
【Python强化学习】蒙特卡洛法讲解及在冰湖问题中实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~随机性策略首先生成一个随机初始化的随机性策略def create_random_policy(env): pi = np.ones([env.observation_space.n, env.action_space.n]) # 用数组来存储策略 p = 1 / env.action_space.n return pi * p...
【Python强化学习】动态规划法中策略迭代和值迭代求解冰湖问题实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基于值函数优化策略的方法是先求得值函数，然后通过值函数来求得最优策略。相应地，该类算法的迭代过程可分为策略评估阶段和策略改进阶段。在策略评估阶段，算法基于当前策略来求得值函数；在策略改进阶段，算法利用当前值函数来更新策略。动态规划法1：策略迭代算法状态值函数V_π(s)可以看作动作值函数Q_π(s,a)在状态处于s时关于动作a的数学期望：π(a│s)是....
【Python强化学习】强化学习基本概念与冰湖问题实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~强化学习 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是学习主体（Agent）以“尝试”的方式探索世界、获取知识的学习机制。强化学习起源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。与前述的聚类、回归、分类和标注任务不同，强化学习面向的是所谓的序列决策（S....
【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。....
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