1.根据索引来获取元素* 创建一个索引列表ind,用来装载索引,当numpy数据是一维数据时:一个索引对应的是一个元素具体的例子如下: import numpy as np # 数据是一维数据时:索引对应的是一个元素 x = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160]) ind1 = [3, 5, 9] print("根据一维索引获取对应元素的值,生成一维的numpy数据:&qu…

机器学习入门:K-近邻算法 先来一个简单的例子,我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢?动作片中存在很多的打斗镜头,爱情片中可能更多的是亲吻镜头,所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题.简单的说,k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.控件复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型 首先我们来理解它的工作原理: 存在一个样本数据集(训练集),并且我们知道每一数据与目标变量的对应关系,输入没有标签的新数…

广义来说,有三种机器学习算法 1. 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成.这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来.利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数.这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度.监督式学习的例子有:回归.决策树.随机森林.K – 近邻算法.逻辑回归等. 2.非监督式学习 工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计.这个算法用在不同的组内聚类分析.这种分析方式被广泛地用来细分…

1 机器学习处理流程: 2 机器学习分类: 有监督学习 主要用于决策支持,它利用有标识的历史数据进行训练,以实现对新数据的表示的预测 1 分类 分类计数预测的数据对象是离散的.如短信是否为垃圾短信,用户是否喜欢电子产品 常用方法: K近邻.朴素贝叶斯.决策树.SVM 2 回归 回归技术预测的数据对象是连续值.例如温度变化或时间变化.包括一元回归和多元回归,线性回归和非线性回归 常用方法: 线性回归.逻辑回归.岭回归 无监督学习 主要用于知识发现,在历史数据中发现隐藏的模式或内在结构 1 聚类 聚…

0. 写在前面 近日加入了一个机器学习的学习小组,每周按照学习计划学习一个机器学习的小专题.笔者恰好近来计划深入学习Python,刚刚熟悉了其基本的语法知识(主要是与C系语言的差别),决定以此作为对Python的进一步熟悉和应用.所以,在接下里的八周里,将每周分享一篇机器学习的心得笔记.呐,现在开始吧. 1. 什么是kNN算法 要明确什么是kNN算法,还是要先从什么是机器学习这个更加基本的问题开始谈起.以下摘录一段Wiki百科中的概念解释: 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一…

详见 F:\工程硕士\d电子书\26 数据挖掘 小结: 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过…

DBSCAN 聚类算法又称为密度聚类,是一种不断发张下线而不断扩张的算法,主要的参数是半径r和k值 DBSCAN的几个概念: 核心对象:某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点,核心点的意思就是一个点在半径r的范围内,如果存在k个值,那么这个点就成为核心对象 直接密度可达:若点p在q的邻域内,且q是核心,则p-q称为直接密度可达 密度可达:若有q1, q2...qk,对任意qi与qi-1是直接密度可达,从q1和qk则是密度可达 边界点: 属于一个类的非核心点,不能再发展下线 噪声点: 不属于任…

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机…

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy…

Python3入门机器学习经典算法与应用 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把python学好,下…