二、從疝氣病癥狀預(yù)測(cè)病馬的死亡率 1、實(shí)戰(zhàn)背景 本次實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容，將使用Logistic回歸來(lái)預(yù)測(cè)患疝氣病的馬的存活問題。原始數(shù)據(jù)集下載地址：數(shù)據(jù)集下載 這里的數(shù)據(jù)包含了368個(gè)...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：四川
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（六）：Logistic回歸實(shí)戰(zhàn)篇之預(yù)測(cè)病馬死亡率（b -
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（六）：Logistic回歸實(shí)戰(zhàn)篇之預(yù)測(cè)病馬死亡率（a一、改進(jìn)的隨機(jī)梯度上升算法 梯度上升算法在每次更新回歸系數(shù)(最優(yōu)參數(shù))時(shí)，都需要遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集?？梢钥匆幌挛覀冎皩懙奶荻壬仙惴ǎ?def gradAscent(dataM...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（五）：Logistic回歸基礎(chǔ)篇之梯度上升算法（b三、Python3實(shí)戰(zhàn) 1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)集已經(jīng)為大家準(zhǔn)備好，下載地址：數(shù)據(jù)集下載[https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learn...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（五）：Logistic回歸基礎(chǔ)篇之梯度上升算法（a）一、前言 本文從Logistic回歸的原理開始講起，補(bǔ)充了書上省略的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。本文可能會(huì)略顯枯燥，理論居多，Sklearn實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容會(huì)放在下一篇文章。自己慢慢推導(dǎo)完公式，還是蠻...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（四）：樸素貝葉斯基礎(chǔ)篇之論過(guò)濾器（b）三、動(dòng)手實(shí)戰(zhàn) 說(shuō)了這么多，沒點(diǎn)實(shí)踐編程怎么行？ 以在線社區(qū)留言為例。為了不影響社區(qū)的發(fā)展，我們要屏蔽侮辱性的言論，所以要構(gòu)建一個(gè)快速過(guò)濾器，如果某條留言使用了負(fù)面或者侮辱性的...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（四）：樸素貝葉斯基礎(chǔ)篇之論過(guò)濾器（a）一、前言 樸素貝葉斯算法是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，解決的是分類問題，如客戶是否流失、是否值得投資、信用等級(jí)評(píng)定等多分類問題。該算法的優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)單易懂、學(xué)習(xí)效率高、在某些領(lǐng)域的分類問...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：決策樹實(shí)戰(zhàn)篇（d）六、Sklearn之使用決策樹預(yù)測(cè)隱形眼睛類型 1、實(shí)戰(zhàn)背景 進(jìn)入本文的正題：眼科醫(yī)生是如何判斷患者需要佩戴隱形眼鏡的類型的？一旦理解了決策樹的工作原理，我們甚至也可以幫助人...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：決策樹實(shí)戰(zhàn)篇（c）
四、使用決策樹執(zhí)行分類 依靠訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造了決策樹之后，我們可以將它用于實(shí)際數(shù)據(jù)的分類。在執(zhí)行數(shù)據(jù)分類時(shí)，需要決策樹以及用于構(gòu)造樹的標(biāo)簽向量。然后，程序比較測(cè)試數(shù)據(jù)與決策樹上的...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：決策樹實(shí)戰(zhàn)篇（b）三、決策樹可視化 這里代碼都是關(guān)于Matplotlib的，如果對(duì)于Matplotlib不了解的，可以先學(xué)習(xí)下，Matplotlib的內(nèi)容這里就不再累述?？梢暬枰玫降暮瘮?shù)：...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：決策樹實(shí)戰(zhàn)篇（a）一、前言 上篇文章機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（二）：決策樹基礎(chǔ)篇[https://www.mlxs.top/portal.php?mod=view&aid=114]講述了機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（二）：決策樹基礎(chǔ)篇一、決策樹 決策樹是什么？決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。舉個(gè)通俗易懂的例子，如下圖所示的流程圖就是一個(gè)決策樹，長(zhǎng)方形代表判斷模塊(decis...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（一）：K-近鄰算法（b）5、測(cè)試算法：驗(yàn)證分類器 機(jī)器學(xué)習(xí)算法一個(gè)很重要的工作就是評(píng)估算法的正確率，通常我們只提供已有數(shù)據(jù)的90%作為訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練分類器，而使用其余的10%數(shù)據(jù)去測(cè)試分類器，檢測(cè)分...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（一）：K-近鄰算法（a）一、簡(jiǎn)單k-近鄰算法 本文將從k-近鄰（kNN）算法的思想開始講起，使用python3一步一步編寫代碼進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練。并且，我也提供了相應(yīng)的數(shù)據(jù)集，對(duì)代碼進(jìn)行了詳細(xì)的注釋。除此...
-
python機(jī)器學(xué)習(xí)案例系列——關(guān)聯(lián)分析（Apriori、FP-growth）關(guān)聯(lián)分析的基本概念 關(guān)聯(lián)分析（Association Analysis）：在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找有趣的關(guān)系。 頻繁項(xiàng)集（Frequent Item Sets）：經(jīng)常出現(xiàn)在一塊的...
-
利用Python實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化在本文中，將探討如何可視化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），該網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺中使用最為廣泛。首先了解CNN模型可視化的重要性，其次介紹可視化的幾種方法，同時(shí)以一個(gè)用例幫助讀者更好地理...
-
在Python和R語(yǔ)言中使用Auto ARIMA構(gòu)建高性能時(shí)間序列模型想象一下，你的任務(wù)是預(yù)測(cè)下一部iPhone的價(jià)格，并提供了歷史數(shù)據(jù)。這包括季度銷售、月度支出，以及蘋果資產(chǎn)負(fù)債表上的一大堆東西。作為一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家，你會(huì)把這個(gè)問題歸類為什么？...
-
多變量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)和建模指南（附Python代碼）時(shí)間是決定企業(yè)興衰的最關(guān)鍵因素。這就是為什么我們看到商店和電子商務(wù)平臺(tái)的銷售與節(jié)日一致。這些企業(yè)分析多年的消費(fèi)數(shù)據(jù)，以了解打開大門的最佳時(shí)間，并看到消費(fèi)支出的增加。 但是，作...
-
Python中非平穩(wěn)時(shí)間序列的處理以下應(yīng)用有什么共同點(diǎn)：預(yù)測(cè)未來(lái)三個(gè)月的一個(gè)家庭的電力消耗；估計(jì)在一定時(shí)期內(nèi)道路的交通量；以及預(yù)測(cè)一個(gè)股票在紐約證券交易所上交易的價(jià)格。 以上都涉及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的概念！如果沒有...
-
項(xiàng)目實(shí)操——用python上演一場(chǎng)浪漫的煙花秀做一個(gè)這樣有趣的小項(xiàng)目并不復(fù)雜，只需一點(diǎn)可視化技巧，100余行Python代碼和程序庫(kù)Tkinter，最后我們就能達(dá)到下面這個(gè)效果： 學(xué)完本教程后，你也能做出這樣的煙花秀。 ...
-
終極Python Seaborn教程Seaborn概論 Seaborn為Matplotlib提供了一個(gè)高級(jí)接口，它是一個(gè)功能強(qiáng)大但有時(shí)笨拙的Python可視化庫(kù)。 在Seaborn的官方網(wǎng)站上，他們聲明： 如果...