文章 2024-07-10 来自:开发者社区

Python基于词袋模型特征和TFIDF特征进行支持向量机模型中文邮件分类项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

Python基于词袋模型特征和TFIDF特征进行支持向量机模型中文邮件分类项目实战
文章 2024-05-06 来自:开发者社区

Python中使用Gradient Boosting Decision Trees (GBDT)进行特征重要性分析

在机器学习中,了解哪些特征对模型的预测有重要影响是至关重要的。这不仅帮助我们理解模型的决策过程,还可以指导我们进行特征选择,从而提高模型的效率和准确性。Gradient Boosting Decision Trees(GBDT)是一种强大的集成学习方法,它通过组合多个决策树的预测来提高性能。GBDT也提供了衡量特征重要性的直观方式,这是通过观察每个特征在构建决策树时的使用频率和贡献程度来完成的。....

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【科技少年】Python基础语法

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【科技少年】Python绘画编程第一课

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文章 2024-04-28 来自:开发者社区

Python对中国电信消费者特征预测:随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归(SVR)

随着大数据概念的兴起,以数据为基础的商业模式越来越流行,用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为,并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。 单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。 解决方案 ...

Python对中国电信消费者特征预测:随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归(SVR)
文章 2024-04-15 来自:开发者社区

python学习13-面向对象的三大特征、特殊方法和特殊属性、类的浅拷贝和深拷贝

一、面向对象的三大特征 1、封装:提高程序的安全性 (1)将数据(属性)和行为(方法)包装到类对象中。在方法内部对属性进行操作,在类对象的外部调用方法。这样,无需关心方法内部的具体实现细节,从而隔离了复杂度。 (2)在python中没有专门的修饰符用于属性的私有,如果该属性不希望在类对象外部被访问,前边使用两个"_"。但是可以通过_类名__变量名 来访问,dir(类名)查...

python学习13-面向对象的三大特征、特殊方法和特殊属性、类的浅拷贝和深拷贝
文章 2024-04-08 来自:开发者社区

【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版二](代码+论文)【独一无二】

博__主:米码收割机 技__能:C++/Python语言 公众号:测试开发自动化【获取源码+商业合作】 荣__誉:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主 专__注:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 ...

【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版二](代码+论文)【独一无二】
文章 2024-04-07 来自:开发者社区

【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一](代码+论文)【独一无二】

博__主:米码收割机 技__能:C++/Python语言 公众号:测试开发自动化【获取源码+商业合作】 荣__誉:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主 专__注:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 ...

【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一](代码+论文)【独一无二】
文章 2024-04-03 来自:开发者社区

【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一](代码+论文)【独一无二】

1.实验背景 1.1 背景概述 本研究旨在深入探索大豆数据集,运用多种数据分析和建模技术,以揭示大豆特征之间的关系、数据的结构以及不同分类器的性能。首先,通过聚类分析,成功将数据集中的样本划分为不同的簇,有助于理解数据的分布和样本的相似性。其次,通过相关性分析,构建了特征之间的相关系数矩阵,揭示了不同特征之间的关系,为进一步的分析提供了基础。在降维技术方面,应用PCA将数据可视化...

【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一](代码+论文)【独一无二】
文章 2024-02-10 来自:开发者社区

python中利用相关特征填充

在Python中,利用相关特征填充缺失值是一种常用的数据预处理技术,这通常发生在机器学习或数据分析项目中。这种方法基于这样一个理念:如果一个特征的值缺失,但我们可以从其他相关的特征推断出这个值,那么我们可以用这种方式来填充缺失数据。 以下是一些使用Pandas库进行相关特征填充的方法: 使用平均值、中位数或众数填...

文章 2024-02-02 来自:开发者社区

在Python中进行特征编码

在Python中进行特征编码是机器学习和数据预处理阶段的重要步骤,特别是对于类别型特征(categorical features)。以下是一些常见的特征编码方法及其Python实现: 标签编码(Label Encoding): sklearn.preprocessing.LabelEncoder 可...

文章 2024-01-29 来自:开发者社区

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中,信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现

信息增益、信息增益率计算 以及 最佳特征挑选 的Python实现导读:决策树是一种基于信息的学习算法。在决策树算法中需要不断地挑选出最佳特征,而挑选最佳特征地依据就是信息增益率。增益本身就具有相对地特性,表征某事物从一个状态到另一个状态后,某个指标的变化量。在决策树算法中,信息增益指的是依据某个特征的取值划分数据集时,数据集划分后相对于划分前,所能导致减少的信息不确定度。这也就是说信息增益即不确....

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