【Spark机器学习速成宝典】基础篇03数据读取与保存（Python版）
目录保存为文本文件：saveAsTextFile保存为json：saveAsTextFile保存为SequenceFile：saveAsSequenceFile读取hive保存为文本文件：saveAsTextFile# -*-coding=utf-8 -*-from pyspark import S...
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...
Coursera台大机器学习基础课程学习笔记1 -- 机器学习定义及PLA算法
最近在跟台大的这个课程，觉得不错，想把学习笔记发出来跟大家分享下，有错误希望大家指正。一机器学习是什么？感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致，A computer program is said to learn from experience E with respect to s...
UDA机器学习基础—异常值-安然数据处理
#!/usr/bin/pythonimport pickleimport sysimport matplotlib.pyplotsys.path.append("../tools/")from feature_format import featureFormat, targetFeatureSpl...
机器学习<1>:基础概念
本文是笔者学习李航老师的经典教材《统计学习方法》第一章的学习笔记，分享在此，作为机器学习系列的开篇文章，在本系列中，将会逐一总结介绍主要的机器学习算法的基本原理、基于Python的具体实现、使用sklearn等第三方库的调用实践。1.统计学习的基本概念1-1.统计学习的定义统计学习是关于计算机基于数...
Python机器学习之Kmeans基础算法
这篇文章主要介绍了Python机器学习之Kmeans基础算法,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们有非常好的帮助,需要的朋友可以参考下
python学习大全:python基础进阶+人工智能+机器学习+神经网络
首先用数据说话，看看资料大小，达到675G承诺：真实资料、不加密。（鉴于太多朋友加我QQ，我无法及时回复，）方便的朋友给我点赞、评论下，谢谢！（内容较大，多次保存）[hide]链接:[url]https://pan.baidu.com/s/1wOLIVuTDiXLlt7DxmRTlCw[/url]提...
【机器学习基础】对 softmax 和 cross-entropy 求导
目录符号定义对softmax求导对cross-entropy求导对softmax和cross-entropy一起求导References在论文中看到对softmax和cross-entropy的求导，一脸懵逼，故来整理整理。以softmaxregression为例来展示求导过程，softmaxreg...
机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）
tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法，可以直接调用。代码集：https://github.com/ageron/handson-ml监督学习1）决策树（DecisionTree）和随机森林决策树：决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树...
机器学习建模的基础
标签：构建ML模型的步骤现在我们已经看了解到了一些ML应用程序的例子，问题是，我们如何构建这样的ML应用程序和系统?下图总结了我们使用ML开发应用程序的方法，我们将在下面更详细地讨论这个问题:如上图所示，建立学习模型的步骤如下:问题定义:任何项目的第一步不仅是理解我们想要解决的问题,也定义了我们如何...
python机器学习基础决策树与随机森林概率论
这篇文章主要为大家介绍了python机器学习基础决策树与随机森林概率论详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
【Numpy】python机器学习包Numpy基础知识学习
一、安装：在之前的博客中已经写过：http://www.cnblogs.com/puyangsky/p/4763234.html二、python数组切片知识：python中序列类有list、string、tuple、buffer、unicode等，它们都支持index,len,max,min,in,...
机器学习之（一）LSTM和递归网络基础教程
LSTM和递归网络基础教程目录前馈网络递归网络沿时间反向传播梯度消失与梯度膨胀长短期记忆单元（LSTM）涵盖多种时间尺度资源本页旨在帮助神经网络学习者了解递归网络的运作方式，以及一种主要的递归网络，即LSTM的功能和结构。递归网络是一类人工神经网络，用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据...
Python机器学习基础教程-第1章-鸢尾花的例子KNN
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jupyternotebook版本：Github仓库：https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-n...
python机器学习基础特征工程算法详解
这篇文章主要为大家介绍了python机器学习基础特征工程的算法详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步早日升职加薪
【Machine Learning】机器学习及其基础概念简介
机器学习及其基础概念简介作者：白宁超2016年12月23日21:24:51摘要：随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列文章将采用理论结合实践方式编写。首先介绍机器学习和深度学习的范畴，然...
机器学习实战基础（九）：sklearn中的数据预处理和特征工程（二） 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 数据无量纲化
1数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无...
[机器学习实战札记] NumPy基础
<<机器学习实战>>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。特别是NumPy中的数组和矩阵，对于初次使用者而言，有点难以理解。下面就总结一下NumPy基础知识。NumPy和SciPy...