0. 前情回顾 上一周的文章中,我们通过kNN算法了解了机器学习的一些基本概念.我们自己实现了简单的kNN算法,体会了其过程.这一周,让我们继续机器学习的探索. 1. 数据集的拆分 上次的kNN算法介绍中,我们只是简单地实现了这样一个算法,并用一组测试数据进行了测试. 然而,在真正的工程应用中,我们设计出的机器学习算法,并不一定非常准确,甚至可能非常不准确.因此我们需要进行测试,如同我们设计好了一个数据结构后,需要使用尽可能涵盖各种情况的参数调用各个操作,并通过一定的方式观察是否符合我们对这种数…

之前的numpy可以说是一个针对矩阵运算的库,这个Pandas可以说是一个实现数据处理的库,Pandas底层的许多函数正是基于numpy实现的 一.Pandas数据读取 1.pandas.read_csv("文件路径"):读取一个csv文件并把数据储存为一个DataFram结构.如feed_info = pandas.read_csv("food_info.csv") 2.pandas中的核心结构叫DataFram,以下简称df,见下图所示 注意在pandas中,字…

一.整数运算工具 1.使用expr命令(运算两边必须有空格,引用变量时必须加$符号) [root@svr5 ~]# x=10    //定义变量x expr $x + 10      20      //加   (每个之间都要空格) expr $x - 10      0       //减 expr $x \* 10     100     //乘 expr $x / 10      1       //除 (仅保留整数结果) expr $x % 10      0       //求模  …

摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression   原始数据展示 这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm…

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and…

098 01 Android 零基础入门 02 Java面向对象 03 综合案例(学生信息管理) 02 案例分析及实现 02 编写并测试Subject类 本文知识点:编写并测试Subject类 说明:因为时间紧张,本人写博客过程中只是对知识点的关键步骤进行了截图记录,没有对截图步骤进行详细的文字说明(后面博主时间充裕了,会对目前的博客编辑修改,补充上详细的文字说明):有些步骤和相关知识点缺乏文字描述,可能会难以理解.读者如有不明之处,欢迎博客私信或者微信(本人微信在博客下方的"关于博主"…

099 01 Android 零基础入门 02 Java面向对象 03 综合案例(学生信息管理) 02 案例分析及实现 03 编写并测试Student类 本文知识点:编写并测试Subject类 说明:因为时间紧张,本人写博客过程中只是对知识点的关键步骤进行了截图记录,没有对截图步骤进行详细的文字说明(后面博主时间充裕了,会对目前的博客编辑修改,补充上详细的文字说明):有些步骤和相关知识点缺乏文字描述,可能会难以理解.读者如有不明之处,欢迎博客私信或者微信(本人微信在博客下方的"关于博主"…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…

K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法 1.K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN) K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实…

台大机器技法跟基石都看完了,但是没有编程一直,现在打算结合周志华的<机器学习>,撸一遍机器学习实战, 原书是python2 的,但是本人感觉python3更好用一些,所以打算用python3 写一遍.python3 与python2 不同的地方会在程序中标出. 代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction k-近邻算法 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.空间复杂度高.对K的取值敏感!!! 适用…