【Python机器学习】K-Means对文本聚类和半环形数据聚类实战(附源码和数据集)
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。K-Means++,算法受初始质心影响较小;表现上,往往优于 K-Means 算法;与 K-Means算法不同仅在于初始质心的选择方式不同Mini Batch K-Means与 K-Means 算法相比,大....

【Python机器学习】感知器进行信用分类和使用KNN进行图书推荐实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、KNN进行图书推荐KNN算法思想简介KNN 可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一。注意:KNN 算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像(K-means 是无监督学习算法),但却是有本质区别的。KNN 的全称是 K Nearest Neighbors,意思是 K 个最近的邻....

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战(附源码和数据集)
需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。....

【Python机器学习】文本特征提取及文本向量化讲解和实战(图文解释 附源码)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础,可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后,然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签,比如新闻类、军事类、财经类等等,那么还可以用它们来训练一个分类模型,用于对未知....

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上过程,取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法,也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....

【Python机器学习】数据可视化讲解及性别、周末与购物间可视化实战(超详细 附源码)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~数据可视化数据可视化通过直观的方式增加对数据的理解,帮助提取有用特征。1.特征取值分布特征的取值分布情况可以为分析特征提供重要信息。一般采用直方图和饼图来可视化取值分布。Python扩展库Matplotlib提供了多种画图方法。2.离散型特征与离散型标签的关系样本特征的值与该样本的标签的关系,是机器学习最为关心的事情。通过可视化,可以直观地展现....

【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解(图文解释)
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后,特征工程就是最具创造性的活动了。 特征的提取与问题的领域知识密切相关一般来说,进行特征工程,要先从总体上理解数据,必要时可通过可视化来帮助理解,然后运用领域知识进行分析和联想,处理数据提取出特征。并不是所有提取出来的特征都会对模型预测有正面帮助,还需要通过预测结果来对比....

【Python机器学习】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战(附源码和数据集)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想假如有另一个标注序列(代词 动词 名词 动词 动词),如何来评价哪个序列更合理呢?条件随机场的做法是给两个序列“打分”,得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分,那就要有“评价标准”,称为特征函数。例如,可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数,那么对于“语言 处理”来说,上文提到的两个序列分别标注为“名词 动词”和“动词 动词”。从语言学....

【Python机器学习】隐马尔可夫模型讲解及在中文分词中的实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~隐马尔可夫模型(HMM)是关于时序的概率模型,它可用于标注等问题中基本思想假设一个盒子里可以装两个骰子,骰子的种类有四面的和六面的两种。现在进行猜骰子实验,该实验由实验者和分析者完成。实验者每次随机从盒子中取出一个骰子,然后补入一个另外种类的骰子。实验者记录下每次实验后盒子中不同种类骰子的数量,可得到一个盒子状态的序列。实验者在每次实验后掷一次....

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