Day3 《机器学习》第三章学习笔记
这一章也是本书基本理论的一章，我对这章后面有些公式看的比较模糊，这一会章涉及线性代数和概率论基础知识，讲了几种经典的线性模型，回归，分类（二分类和多分类）任务。3.1 基本形式给定由d个属性描述的示例 x =（x1；x2；… ；xd）,其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型（linear mod...
周志华-机器学习西瓜书-第三章习题3.5 LDA
本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案，编程实现线性判别分析LDA，数据集为书本第89页的数据首先介绍LDA算法流程：LDA的一个手工计算数学实例：课后习题的代码：# coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom nump...
吴裕雄 python 机器学习——Lasso回归
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef loa...
吴裕雄 python 机器学习——岭回归
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef loa...
吴裕雄 python 机器学习——逻辑回归
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom sklearn import datasets, linear_...
吴裕雄 python 机器学习——ElasticNet回归
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom sklearn import datasets, linear_...
吴裕雄 python 机器学习——线性回归模型
import numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets...
吴裕雄 python 机器学习——线性判断分析LinearDiscriminantAnalysis
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom sklearn.model_selection import t...
吴裕雄 python 机器学习——分类决策树模型
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree imp...
【机器学习PAI实践十二】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分
背景如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域，比如信用卡风险评估、贷款发放等...
[置顶] 【机器学习PAI实践五】机器学习眼中的《人民的名义》
一、背景最近热播的反腐神剧“人民的名义”掀起来一波社会舆论的高潮，这部电视剧之所能得到广泛的关注，除了老戏骨们精湛的演技，整部剧出色的剧本也起到了关键的作用。笔者在平日追剧之余，也尝试通过机器学习算法对人民的名义的部分剧集文本内容进行了文本分析，希望从数据的角度得到一些输入。本文使用阿里云机器学习P...
Python机器学习算法 — 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
朴素贝叶斯算法 -- 简介朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。 和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bay...
[置顶] 【机器学习PAI实践六】金融贷款发放预测
一、背景很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。 本文借助真实的农业贷款业...
[置顶] 【机器学习PAI实践九】如何通过机器学习实现云端实时心脏状况监测
背景我们通过之前的案例已经为大家介绍了如何通过常规的体检数据预测心脏病的发生，请见http://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/53609878。通过前文的案例我们可以生成一个算法模型，通过向这个模型输入用户实时的体检数据就会返回用户患有心胀病的...
如何用Python实现常见机器学习算法-1
最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法目录一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化4、最终运行结果5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归1、代价函数2、梯度3、正则化4、S型函数5、映射为多项式6、使用的优化方法7、运行结果8、使用sci...
[置顶] 【机器学习PAI实践七】文本分析算法实现新闻自动分类
一、背景新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式，消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标，完全由机器智能化实现。本文通过PLDA算法挖掘文章的主题，通过主题权重的聚类，实现新闻自动...
sklearn机器学习算法--K近邻
K近邻构建模型只需要保存训练数据集即可。想要对新数据点做出预测，算法会在训练数据集中找到最近的数据点，也就是它的“最近邻”。1、K近邻分类#第三步导入K近邻模型并实例化KN对象from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#其中n_neighbo...
【R】如何确定最适合数据集的机器学习算法 - 雪晴数据网
【R】如何确定最适合数据集的机器学习算法【R】如何确定最适合数据集的机器学习算法抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码，你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。适用于你...
认识：人工智能AI 机器学习 ML 深度学习DL
人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能的定义可以分为...
画出决策边界线--plot_2d_separator.py源代码【来自python机器学习基础教程】
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from .plot_helpers import cm2, cm3, discrete_scatter def _call_classifier_chunked(classifier_pred_...