机器学习训练数据集图片标注工具推荐
对于监督学习算法而言，需要大量的结构化的数据集，这就涉及到数据标注，本文主要介绍图像标注工具。先说一下图片类数据的标注方式主要是画框、语义分割、打点、四边形转写、属性标注、画线。其实很多人都已经推荐过了，但是有很多开源的标注工具并不好用，反而增加了标注的时间成本。以下我推荐的都是亲测好用的，大家可以...
如何利用机器学习进行海量数据挖掘
大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将笔者在 大 数据 技术实践时的一些经验与大家分享。互联网的海量数据不...
机器学习调查报告：Python是数据科学家使用最多的语言！
数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复，受访内容包括最受欢迎的编程语言、不同国家数据科学家的平均年龄、不同国家的平均年薪等。下面主要看看工具使用方面的结果。请注意，该报告包含多个国家的数据...
手把手丨我们在UCL找到了一个糖尿病数据集，用机器学习预测糖尿病
大数据文摘作品作者：Susan Li 编译：袁雪瑶、吴双、姜范波根据美国疾病控制预防中心的数据，现在美国1/7的成年人患有糖尿病。但是到2050年，这个比例将会快速增长至高达1/3。我们在UCL机器学习数据库里一个糖尿病数据集，希望可以通过这一数据集，了解如何利用机器学习来帮助我们预测糖尿病，让我们...
手把手丨我们在UCL找到了一个糖尿病数据集，用机器学习预测糖尿病
根据美国疾病控制预防中心的数据，现在美国1/7的成年人患有糖尿病。但是到2050年，这个比例将会快速增长至高达1/3。我们在UCL机器学习数据库里一个糖尿病数据集，希望可以通过这一数据集，了解如何利用机器学习来帮助我们预测糖尿病，让我们开始吧！数据集github链接：https://github.c...
【玩转数据系列十三】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分
原文链接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...
Python_机器学习_Hadoop海量数据实现原理
Hadoop海量数据实现原理单点结构面临的问题集群架构面临的问题Hadoop集群架构冗余化数据存储分布式文件系统单点结构海量数据例子集群架构2. 集群架构面临的问题节点故障网络带宽瓶颈3. Hadoop 分布式集群Map-Reduce集群运算问题的解决方案在多节点上冗余地存储数据，以保证数据的持续性...
计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive租房推荐系统 贝壳租房数据分析 租房爬虫 租房可视化 租房大数据 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习-技术或业务逻辑特色
核心算法代码分享如下： from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom lxml import etreeimport timefrom selenium.webdriver.ch...
开启机器学习的第一课：用Pandas进行数据分析
翻译 | AI科技大本营参与 | 林椿眄本课程的目的并不是要开发一门全新的机器学习或数据分析的综合入门课程，也不是想借此来取代基础教育、在线/离线课程或一些专业和书籍。我们推出本系列文章是为了让初学者快速地回顾一些基础知识，并帮助你找到进一步学习的方向。 首先用简短通俗的语言回顾数学和机器学习的基础...
大数据分析与可视化介绍，基于机器学习的大数据分析具有哪些独特的特点
在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练...
机器学习（二）——xgboost（实战篇）Pima印第安人数据集上的机器学习-分类算法（根据诊断措施预测糖尿病的发病）
数据集简介该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所。数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测 患者是否患有糖尿病。从较大的数据库中选择这些实例有几个约束条件。尤其是，这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。数据集由多个医学预测变量和一个目标变量组成Outcome。...
【机器学习】数据挖掘算法——关联规则（三），FP-growth算法
前言 上一篇文章介绍了用来挖掘发现强关联规则的Apriori算法。同时也知道了Apriori算法在实现过程中由于需要频繁的扫描数据集导致效率较低。 FP-growth算法基于Apriori构建，但采用了高级的数据结构减少扫描次数，大大加快了算法速度。FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫...
用于处理机器学习大数据文件的7种方法
机器学习数据文件太大而不能装入内存数据集是很常见的。这会导致以下问题：如何加载多个G的数据文件？当我尝试运行我的数据集时算法崩溃;我该怎么办？您能帮助纠正内存不足的错误吗？在这篇文章中，我想提出一些常见建议。1.分配更多内存一些机器学习工具或库可能受到默认内存配置的限制。检查是否可以重新配置工具或库...
MATLAB环境下基于机器学习的合成数据生成方法
合成数据是通过计算机程序人工生成的数据，而不是由真实事件生成的数据。采用合成数据来增加训练数据，可以节省数据采集费用，或满足隐私要求。随着计算能力的提高和云数据存储选项的崛起，合成数据比以往更容易获取。这无疑是一个积极的发展：合成数据推动了AI解决方案的开发，从而更好地为所有终端用户服务。 以浅层神...
机器学习数据集
文章目录1.瑞典汽车保险数据集3.比马印第安人糖尿病数据集4.怀孕次数5.声纳数据集6.钞票数据集7.鸢尾花卉数据集9. 电离层数据集10.小麦种子数据集11.波士顿房价数据集12.1单变量时间序列数据集洗发水销售数据集（Shampoo Sales Dataset）日较低温度数据集（Minimum ...
机器学习笔记（二十四）——Tensorflow 2（数据增强与迁移学习）
本博客仅用于个人学习，不用于传播教学，主要是记自己能够看得懂的笔记（学习知识来自：【吴恩达团队Tensorflow2.0实践系列课程第一课】TensorFlow2....
机器学习算法在数据挖掘中的应用
在数据挖掘的实践中，各种机器学习算法都扮演着重要的角色，它们能够从数据中学习规律和模式，并用于预测、分类、聚类等任务。以下是几种常见的机器学习算法以及它们在数据挖掘任务中的应用场景和优缺点。 1. 决策树（Decision Trees）： - 应用场景：决策树广泛应用于分类和回归问题，尤其适用...
拓扑数据分析在机器学习中的应用
作者：曾凤 责任编辑：周建丁（[email protected]） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》http://dingyue.programmer.com.cn机器学习（ML）算法涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是...
【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据 - nm-xy
【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据 机器学习实战：PCA算法 第13章 利用 PCA 来简化数据降维技术场景我们正通过电视观看体育比赛，在电视的...
《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第15章-降维算法
唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第...