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监督学习经典模型 机器学习中的监督学习模型的任务重点在于,根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测.根据目标预测变量的类型不同,我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类.监督学习任务的基本流程:首先准备训练数据,可以是文本.图像.音频等:然后抽取所需要的特征,形成特征向量,接着把这些特征向量连同对应的标记/目标(Labels)一并送入学习算法中,训练一个预测模型,然后采用同样的特征抽取方法作用于新测试数据,得到用于测试的特征向量,最后使用预测模型对这些待测试的特征向量进行预测并得…
K近邻 假设我们有一些携带分类标记的训练样本,分布于特征空间中,对于一个待分类的测试样本点,未知其类别,按照‘近朱者赤近墨者黑’,我们需要寻找与这个待分类的样本在特征空间中距离最近的k个已标记样本作为参考,帮助我们最初分类决策.  #从sklearn.datasets导入iris数据加载器 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() print(iris.data.shape)#(150, 4) #查看数据说明 print(ir…
集成模型 集成分类模型是综合考量多个分类器的预测结果,从而做出决策. 综合考量的方式大体分为两种: 1.利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则作出最终的分类决策.(随机森林分类器) 2.按照一定次序搭建多个分类模型.这些模型之间彼此存在依赖关系.一般而言,每一个后续模型的加入都要对现有集成模型的综合性能有所贡献,进而不断提升更新过后的集成模型的性能.(梯度提升决策树) 代码1:  #集成模型对泰坦尼克号乘客是否生还的预测 #导入pandas,并且重…
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论.采用概率模型来表述,定义x=<x1,x2,...,xn>为某一n维特征向量,y∈{c1,c2,...ck}为该特征向量x所有k种可能的类别,记 P(y=ci|x)为特征向量x属于类别ci的概率.贝叶斯原理: P(y|x)=P(x|y)P(y)/P(x) #代码1:读取20类新闻文本的数据细节  #从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器fetch_20newsgroups from sklearn.datasets import…
支持向量机(分类) 支持向量机分类器根据训练样本的分布,搜索所有可能的线性分类器中最佳的那个.我们会发现决定其直线位置的样本并不是所有训练数据,而是其中的两个空间间隔最小的两个不同类别的数据点,而我们把这种可以用来真正帮助决策最优线性分类模型的数据点叫做‘支持向量’.逻辑斯蒂回归模型在训练过程中由于考虑了所有训练样本对参数的影响,因此不一定获得最佳分类器. 代码1:手写体数据读取代码样例 ====================>  #从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器 f…
1.Python 数据类型 Python 内置的常用数据类型共有6中: 数字(Number).布尔值(Boolean).字符串(String).元组(Tuple).列表(List).字典(Dictionary). 数字:常用的数字类型包括整型数(Integer).长整型(Long).浮点数(Float).复杂型数(Complex). 10.100.-100都是整型数:-0.1.10.01是浮点数. 布尔值:True代表真,False代表假. 字符串:在Python里,字符串的表示使用成对的英文单…
简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为,并根据已学得的知识对该行为进行增强和改进. 举例来说,假设邮箱收到了一封新邮件,通常我们可以通过邮件里是否含有广告.不相关信息以及乱码等特征,人为的来判断这封邮件是否是一封垃圾邮件. 如上述可知,机器学习模拟人类的行为,所以它同样依据这些邮件内容的特征来判断一封邮件是否是…
目录 一:学习机器学习原因和能够解决的问题 二:为什么选择python作为机器学习的语言 三:机器学习常用库简介 四:机器学习流程   机器学习是一门多领域交叉学科,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.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.从数据中提取知识,也被称为预测分析 或 统计学习.   它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径.   下面就让我们先了解一下机器学习吧. 一:学习机器…
Python简介 Python前世今生 Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言. 现在,全世界差不多有600多种编程语言,但流行的编程语言也就那么20来种.如果你听说过TIOBE排行榜,你就能知道编程语言的大致流行程度.这是最近10年最常用的10种编程语言的变化图,最新的TIBOE排行榜,Python已经坐稳了第五的宝座,甩php好几条街. 由上图可见,Python整体呈上升趋势,反映出Python应用越来越广…
一.开发简介 1.开发:      开发语言:               高级语言:python.JAVA.PHP.C#..ruby.Go-->字节码                低级语言:C.汇编-->机器码 2.语言之间的对比: PHP类:适用于写网页,局限性 JAVA\Python:可以写网页,也可以写后台 JAVA执行效率高,开发效率低 Python 执行效率低,开发效率高 3.Python种类: JPython Cpython IronPython JavaScriptPytho…