一.背景 心脏病是人类健康的头号杀手.全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病. 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用.本文将会通过真实的数据,通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例. 二.数据集介绍 数据源: UCI开源数据集heart_disease 针对美国某区域的心脏病检查患者的体测数据,共303条数据.具体字段如下表: 字段名 含义 类型 描述 age 年龄

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net

散点图和KNN预测 一丶案例引入 # 城市气候与海洋的关系研究 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使用画图模块时,jupyter工具需要声明 from pylab import mpl # mpl 提供画图的包 mpl.rcParams['font.sans-seri

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

前言 前面两篇主要写了一些机器学习的基础概念,从本篇开始我们来了解下深度学习.深度学习是机器学习的一个子集,是一种特殊的数学模型.同样是从输入到输出,深度学习在这两者之间会有很多层称为"隐层"(Hidden Layers)的层,每一层将会将输入内容进行计算并自我调节,最终得到合理模型,这种数学模型非常像人类目前对大脑工作原理的认知,所以也称之为"人工神经网络". 现在市面上有数十种深度学习框架:Wiki传送门.一个个学过来肯定精力不够,那我们就学综合评分最高的那个:

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习

分享一篇来自机器之心的文章.关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的.原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada

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

猫狗大战是比较经典的机器学习案例,前几天体验了一番,来记录一下 1.图片准备 首先是准备训练的图片 链接:https://pan.baidu.com/s/1ht1HIuw 密码:aw9s 2.开始训练 需要的时间可能比较长 注:可能出现image RGB values must be in the 0..1 range.的错误 可以尝试修改下面的代码,将img[j,:,:,:]数组的值调到0到1之间, 0.1 * old_img + 0.5 对图片显示影响较小,不过可能会偏移: 0.2 * ab

转载:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和 suo.im/96wD3.本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼

一.关于spark ml pipeline与机器学习一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习问

波士顿房价预测 Boston housing 这是一个波士顿房价预测的一个实战,上一次的Titantic是生存预测,其实本质上是一个分类问题,就是根据数据分为1或为0,这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing 如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道 @ 目录 活动背景 数据介绍 详细代码解释 导入Python Packages 读入数据 Read-In Data

一直都没有找到生信领域简单易懂的机器学习案例,这回算是逮到一个了:机器学习识别cfDNA OpenGene/CfdnaPattern

**3980元团购原价19800元的AI课程,团购请加王家林老师微信13928463918. 基于王家林老师独创的人工智能"项目情景投射"学习法,任何IT人员皆可在无需数学和Python语言的基础上的情况下3个月左右的时间成为AI技术实战高手:** 1,五节课(分别在4月9-13号早上YY视频直播)教你从零起步(无需Python和数学基础)开发出自己的AI深度学习框架,五节课的学习可能胜过你五年的自我摸索: 2,30个真实商业案例代码中习得AI(从零起步到AI实战专家之路):10大机器

---恢复内容开始--- Python学习计划   https://edu.csdn.net/topic/python2?utm_source=blog4   匠人之心,成就真正Python全栈工程师 基础学习+课堂案例+项目提升+项目实战     1Python基础(第 1 周-第 2 周) 课程目标 让学员熟练掌握 Python 语法基础. 流程控制.循环结构.函数以及面向对像等知识. 为后续课程的学习打下坚实的基础. 作业/案例 九九乘法表递归遍历目录自动提款机系统学生管理系统2048 小

              关闭   qq_31540195的博客       目录视图 摘要视图 订阅 异步赠书:9月重磅新书升级,本本经典           程序员9月书讯      每周荐书:ES6.虚拟现实.物联网(评论送书) html图片上传阅览并且点击放大 标签: htmlhtml图片上传预览电机房啊图片 2016-08-12 10:02 661人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: html学习(1)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在做项目的时候用到了

              关闭   PHP在线开发笔记       目录视图 摘要视图 订阅 异步赠书:9月重磅新书升级,本本经典           程序员9月书讯      每周荐书:ES6.虚拟现实.物联网(评论送书) [phpcms-v9]登陆页.注册页.会员中心页logo图的替换 2012-11-08 10:12 5322人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: [phpcms-v9深入研究](110)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1.登陆页logo图的替

  登录|注册       咖啡如同生活的专栏 从不羡慕别人的优秀,因为相信自己也可以优秀. 闲下来时看看书,书本里的故事,总有你学到的人生.       目录视图 摘要视图 订阅 异步赠书:9月重磅新书升级,本本经典           程序员9月书讯      每周荐书:ES6.虚拟现实.物联网(评论送书) YII2.0配置index.php入口文件至根目录 标签: YII2.0yii 2015-10-12 09:53 4060人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: YII2(7)  版权

课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后

前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才 了解不同类型的机器学习 有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半监督学习) 了解机器学习语言和工具集 开源 vs 专有系统和软件 Python vs R vs Matlab 库和框架 了解神经网络 了解金融基本概念 了解股票交易 了解时间序列数据 了解金融分析 金融领域机器学习案例研究 信号生成和测试 特征工程 人工智能算法交易 数量贸易预测 针对资产组合管理的