【阿旭机器学习实战】【24】信用卡用户流失预测实战
问题描述依据某国外匿名化处理后的真实数据集，通过建模，判断该用户是否已经流失。1. 读取数据并分离特征与标签import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 train_data = pd.read_csv('./Churn-Modelling.csv') test_data = pd.read_csv('./Churn-Modelling-Test-D....
【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测
PCA特征降维实战—人脸识别问题描述–人脸识别通过训练一批人的人脸数据，然后从其他地方获取一种图片让模型认识这个图片代表的谁？判断人脸需要用监督学习，人脸的维度过高，监督学习判断的时候就会出现两个问题：算法效率会非常低和算方法的精准度也会降低。我们在进行监督学习之前要进行特征降维，然后使用降维后的特征进行建模，以提高算法效率与准确度。1. 导入数据并查看数据import numpy as np ....
【阿旭机器学习实战】【15】人脸自动补全(多目标回归)，并比较5种不同模型的预测效果
机器学习实战—人脸自动补全（多目标预测）目标通过上半部分的人脸图案来预测下边部分人脸，进行人脸补全。实质是一个多目标预测问题，对每一个目标点都会进行模型建模，然后通过相应模型对各个点进行预测数据集采用Olivetti人脸数据集包含400张灰度的64*64像素的人脸图像，每个图像被展平为大小为4096的一维向量，40个不同的人拍照十次。from sklearn.neighbors import K....
【阿旭机器学习实战】【9】随机梯度下降（SGD）进行乳腺癌良恶性预测，并与逻辑斯蒂回归预测结果进行对比
梯度下降模型(SGD)—乳腺癌良恶性预测读取数据import pandas as pd import numpy as npcancer = pd.read_csv("../data/cencerData.csv") cancer.head(10) 特征说明：Sample code number 索引ID ;Clump Thickness 肿瘤厚度;Uniformity of Cell Size....
【阿旭机器学习实战】【6】普通线性线性回归原理及糖尿病进展预测实战
1、原理回归是对连续型的数据做出预测。分类的目标变量是标称型数据。如何从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值，使用该误差的简单累加将使得正差值和负差值相互抵消....
阿旭机器学习实战【4】KNN算法实战练习1：利用KNN算法预测某人对你喜欢程度
问题描述依据某婚恋网站上的数据信息，通过算法预测某人对你的喜欢程度。1. 读取数据import pandas as pd df=pd.read_csv('./datingTestSet.txt',sep='\t',header=None) df.head() 通过观察我们可以看到，根据前3列表征的是特征数据，最后一列为标签数据，即代表喜欢的程度# 查看标签类型有哪些 df[3].unique()....
阿旭机器学习实战【3】KNN算法进行年收入预测
问题描述使用KNN算法训练模型，然后使用模型预测一个人的年收入是否大于50。读取数据集并查看数据# 导入相应库 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df = pd.read_csv("./adults.txt") df.head() 该数据集包含14个特征：分别为age ；workc....
机器学习实战四：好事达保险索赔预测 Allstate Claims Severity （xgboost)
OverviewWhen you’ve been devastated by a serious car accident, your focus is on the things that matter the most: family, friends, and other loved ones. Pushing paper with your insurance agent is the ....
机器学习实战三： 预测汽车油耗效率 MPG
Read In Data我们先读入数据，其中，这里面一个有九列，他们分别都有对应的意义，其中有一列是汽车油耗效率mpgmpg - > 燃油效率cylinders -> 气缸displacement - > 排量horsepower - > 马力weight - > 重量acceleration - > 加速度model year - > 型号年份orig....
机器学习实战二：波士顿房价预测 Boston Housing（下）
评价模型在整个数据集上评价模型plt.scatter(y_test, line_pre,label='y') plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4,label='predicted')然后在整个数据集中评价模型line_pre_all = linear_model.pred....
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