【人工智能】机器学习之Python使用KNN算法进行电影类型预测以及使用KNN算法对鸢尾花进行分类
1. 使用KNN进行电影类型预测：给定训练样本集合如下： 求解：testData={"老友记": [29, 10, 2, "？片"]}。解题步骤： 1.计算一个新样本与数据集中所有数据的距离 2.按照距离大小进行递增排序 3.选取距离最小的k个样本 4.确定前k个样本所在类别出现的频率，并输出出现频率最高的类别import numpy as np def createDataset()...
【人工智能】机器学习之用Python实现最小二乘法进行房价预测以及进行贷款额度预测
1.使用最小二乘法进行房价预测：给定训练样本集合如下：求解：当房屋面积为55平方时，租赁价格是多少？给出代码与运行结果图。首先明白什么是最小二乘法，利用最小二乘法公式p = (X^TX)^-1 X^T Yimport numpy as np from numpy import mat import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == "__main_.....
机器学习（四）通过递归的矩阵向量空间预测组合语义
简介语义词向量空间是许多有用的自然语言应用的核心，例如搜索查询扩展（Jones et al。2006），信息检索的事实提取（Pas¸caet al。2006）和消歧的文本自动注释带有的维基百科链接（Ratinov et al。2011）等等（Turney和Pantel。2010）。在这些模型中，单词的含义被编码为从单词及其相邻单词的共现统计中计算出的向量。这些向量已经表明它们与人类对词相似性的判....
机器学习（二）深度学习实战-使用Kera预测人物年龄
问题描述我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示)，我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄（全是阿三的头像。。。），测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄引入所需要模块import os import random impo....
机器学习预测信贷风险（下）
测试模型既然已经训练出来一个模型（公式）了 那么我要验证下这个公式的准确性 根据准确性来判断这个模型是否合理，若不合理 我调整训练参数再进行训练得到新的模型y_pred = lgr.predict_proba(X_test)[:,1] 调用逻辑回归的预测的函数 将X_test测试数据作为参数 得到每个测试数据和对应的预测结果的概率 预测结果有0，1区分（具体0，1代表什么含义根据业务来定义 比.....
机器学习预测信贷风险（上）
数据资源https://gitee.com/pingfanrenbiji/resource/tree/master/%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AB%A0%E7%AC%AC%E4%B8%89%E9%A2%98导入代码库import pandas as pd import ....
机器学习（十一）岭回归之交通流量预测
（1）线性回归的不足对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下：参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行：（2）岭回归岭回归的优化目标：对应的矩阵求解方法为： 岭回归(ridge regression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法 是一种改良的最小二乘估计法，对某些数据的拟合要强于最小二乘法。（3）sklearn中的岭回归在sklearn库中，可以使....
机器学习（九）基于SVM的上证指数涨跌预测
（1）实例介绍数据介绍：网易财经上获得的上证指数的历史数据，爬取了20年的上证指数数据。实验目的：根据给出当前时间前150天的历史数据，预测当天上证指数的涨跌。技术路线：sklearn.svm.SVC 数据实例：中核科技1997年到2017年的股票数据部分截图，红框部分为选取的特征值--------------------------------------特征&标签的区别：在周志华的《....
机器学习（八）监督学习之人体运动状态预测
一.实例介绍（1）实例背景• 可穿戴式设备的流行，让我们可以更便利地使用传感器获取人体的各项数据，甚至生理数据。• 当传感器采集到大量数据后，我们就可以通过对数据进行分析和建模，通过各项特征的数值进行用户状态的判断，根据用户所处的状态提供给用户更加精准、便利的服务（2）数据介绍• 我们现在收集了来自 A,B,C,D,E 5位用户的可穿戴设备上的传感器数据，每位用户的数据集包含一个特征文件（a.f....
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