GitHub最著名的20个Python机器学习项目
GitHub最著名的20个Python机器学习项目我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目！Scikit-learn：Scikit-learn 是基于Scip...
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之决策树集成
前言本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。为了便于跟踪和学习，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本：Github仓库：https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python...
Python机器学习--回归
线性回归# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Aug 30 19:55:37 2017@author: Administrator"""'''背景：与房价密切相关的除了单位的房价，还有房屋的尺寸。我们可以根据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行线性回归，继而可...
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之决策树
前言本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。为了便于跟踪和学习，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本：Github仓库：https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python...
python机器学习的常用算法
Python机器学习学习意味着通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 -它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力。基本上，机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预。现在问题是如何...
Python机器学习基础教程
介绍本系列教程基本就是搬运《Python机器学习基础教程》里面的实例。Github仓库使用 jupyternote book 是一个很好的快速构建代码的选择，本系列教程都能在我的Github仓库找到对应的 jupyter notebook 。Github仓库：https://github.com/H...
吴裕雄--天生自然python机器学习实战：K-NN算法约会网站好友喜好预测以及手写数字预测分类实验
实验设备与软件环境硬件环境：内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部系统环境：windows软件环境：Anaconda2(64位)，python3.5，jupyter内核版本：window10.0实验内容和原理（1）实验内容：使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。海伦使用约会网址寻找适合自己的约...
机器学习---用python实现最小二乘线性回归算法并用随机梯度下降法求解 （Machine Learning Least Squares Linear Regression Application SGD）
在《机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）》一文中，我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法。现在，让我们来实践一下吧。先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式：。（其中：，，）再来看一下随机梯度下降法（Stochastic ...
机器学习00：如何通过Python入门机器学习
我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题，对数学知识要求很高。因此，对于非学术研究专业的程序员，如果希望能入门机器学习，最好的方向还是从实践触发。我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助。因此希望以此作为突破口入门机器学习。我将会记录一个系列的学习与实践记录。记录内容主要参考Youtub...
[Python] 机器学习库资料汇总
声明：以下内容转载自平行宇宙。Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随...
python中Scikit-Learn机器学习模块
Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。Scikit-Learn的官方网站是http://scikit-learn.org/stable/，在上面可以找到相关的S...
一个完整的机器学习项目在Python中演练（四）
大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往d是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应...
一个完整的机器学习项目在Python中演练（三）
大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该...
linux下搭建python机器学习环境
前言在 linux 下搭建 python 机器学习环境还是比较容易的，考虑到包依赖的问题，最好建立一个虚拟环境作为机器学习工作环境，在建立的虚拟环境中，再安装各种需要的包，主要有以下6个（这是看这个慕课网视频的第一节概述的时候老师讲的，外加一点自己的理解）：Numpy：数据结构基础（存储数据集）Sc...
机器学习实战(第五章-Logistics回归-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)
本次代码中加入了书上没有提供的可视化过程代码，将各个权重变化趋势很好的展现出来了。该算法是最基础的算法，所以准确率不高，原理还是值得学习的，以前过目就忘的理论知识，实践之后记得牢牢的！那么，正文就从这里开始啦！（我的代码都是可直接运行的，只要环境正确）1、logRegres01_gradient_a...
机器学习实战(第六章-支持向量机-所有代码与详细注解-python3.7)
感谢：本次代码修改了原书中的个别bug，增加了原书中没有展示的数据可视化代码那么，正文就从这里开始啦！（我的代码都是可直接运行的，只要环境正确）1、svm01_SMO_base.py'''简化版的Platt SMO算法100个测试点，训练需要数秒数据可视化参考自：javascript:void(0)...
机器学习强基计划8-1：图解主成分分析PCA算法(附Python实现)
目录 0 写在前面1 为什么要降维？2 主成分分析原理3 PCA与SVD的联系4 Python实现 0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习...
机器学习入门之决策树（python实现）
本次学习利用MT_Train.csv中所给的数据对MT_Test.csv中的数据进行预测，判断客户是否会定期存款。根据所学知识，可采用sklearn中的决策树等方法进行程序设计。欢迎大家一起讨论学习进步。 训练集和测试集链接如下： 一. 设计思路 1.读取训练集和测试集文件 2.对数据进行处理 ...
python 机器学习 决策树
决策树（Decision Trees ，DTs）是一种无监督的学习方法，用于分类和回归。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型source code下载https://www.manning....
机器学习：决策树--python
今天，我们介绍机器学习里比较常用的一种分类算法，决策树。决策树是对人类认知识别的一种模拟，给你一堆看似杂乱无章的数据，如何用尽可能少的特征，对这些数据进行有效的分类。 决策树借助了一种层级分类的概念，每一次都选择一个区分性最好的特征进行分类，对于可以直接给出标签 label 的数据，可能最初选...