机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行回归.分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题.因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资料,对常用的评价指标及其实现.应用进行简单介绍. 一. scikit-learn安装 网上教程很多,此处不再赘述,具体可以参照:

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习

Use trained sklearn model with pyspark   from pyspark import SparkContext import numpy as np from sklearn import ensemble def batch(xs): yield list(xs) N = 1000 train_x = np.random.randn(N, 10) train_y = np.random.binomial(1, 0.5, N) model = ensemble

Python将mongodb导出的bson文件转为字典对象 安装bson包, sudo pip install bson 示例 # 解决编码问题 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # 导入bson模块 import bson # 通过rb的方式读取文件 bson_file = open('./xunfeng/db/Config.bson', 'rb') # loads接收的是字符串 data = bson.loads(bs

Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: Se

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

用python+sklearn机器学习实现天气预报 数据 项目地址 系列教程 勘误表 0.前言 1.爬虫 a.确认要被爬取的网页网址 b.爬虫部分 c.网页内容匹配取出部分 d.写入csv文件格式化 e.封装成类 2.数据预处理 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 数据 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用

用python+sklearn机器学习实现天气预报 准备 项目地址 系列教程 0.流程介绍 1. 环境搭建 a.python b.涉及到的机器学习相关库 sklearn panda seaborn joblib 2.寻找数据来源 3.分析数据源网址规则 4.分析页面规则 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklea

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图

sklearn使用方法,包括从制作数据集,拆分数据集,调用模型,保存加载模型,分析结果,可视化结果 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试集拆分 4 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归模型 5 import matplotlib.pyplot as p

step01_formula # -*- coding: utf-8 -*- """ 단순 선형회귀방정식 : x(1) -> y - y = a*X + b (a:기울기, b:절편) - error = Y - y """ import tensorflow as tf # 변수 정의 X = tf.placeholder(tf.float32) # 입력 : shape 생략 Y = tf.placeholder(tf.float32

原理 数据正规化(data normalization)是将数据的每个样本(向量)变换为单位范数的向量,各样本之间是相互独立的．其实际上,是对向量中的每个分量值除以正规化因子．常用的正规化因子有 L1, L2 和 Max．假设,对长度为 n 的向量,其正规化因子 z 的计算公式,如下所示: 注意:Max 与无穷范数  不同,无穷范数 是需要先对向量的所有分量取绝对值,然后取其中的最大值:而 Max 是向量中的最大分量值,不需要取绝对值的操作． 补充:一阶范数也称为曼哈顿距离(Manhanttan

1. 需要安装 numpy, scipy, 和sklearn和ipython,Cython sklearn,ipython, Cython都可以通过pip来安装.但scipy,可能还有numpy必须通过FQ后才能安装,努力FQ,很艰难的安装时,scipy提示出错.numpy是可以安装的,但是通过Pip安装scipy时,提示缺少mkl..., 可以从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/p

美团店铺评价语言处理以及分类(NLP) 第一篇 数据分析部分 第二篇 可视化部分, 本文是该系列第三篇,文本分类 主要用到的包有jieba,sklearn,pandas,本篇博文主要先用的是词袋模型(bag of words),将文本以数值特征向量的形式来表示(每个文档构建一个特征向量,有很多的0,出现在特征向量中的值也叫做原始词频,tf(term frequency), 得到的矩阵为稀疏矩阵) 后续的算法模型会陆续进行构建 导入数据分析常用库 import pandas as pd impor

Model的字段及字段参数: Model字段: 数字        字符串(带正则的字段)        时间        文件       特殊字段:(一对一,一对多,多对多) Models.py class UserProfile(models.Model): pwd = models.CharField(max_length=32) email = models.EmailField() # 有Email验证功能,但是在model里未使用[ModelForm有用到] timeStack

Model: 强大的数据库操作,弱小的数据验证 Form:  强大的数据验证 ModelForm: 强大的数据验证 + 弱小的数据库操作 Model拾遗 Model基本操作 1. 创建数据库表2. 修改表级别和行级别的数据    2.1 数据表操作        1.代码优先[Code First]:       创建类 --> 自动生成表 [Django]        2.数据库优先[DataBase First]: 创建表 --> 自动生成类 [Hibernate&Mybatit

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,