快速入门Python机器学习
一、基本概念1，有监督学习和无监督学习有监督学习：预先定义好的一组标签（比如禾本科植物：小麦、玉米、水稻、高粱、高羊茅、剪股颖、早熟禾、燕麦、稗、茅、狗尾巴草），通过机器学习后获得的结果是在预先定义好的标签内（比如：燕麦）。无监督学习：预先没有定义好的一组标签，机器学习后，通过数据中的类似性归为一类。2，分类、聚类和回归分类：分类属于有监督学习。比如对于结论在[小麦,玉米,水稻,高粱,高羊茅,剪....
python机器学习数据建模与分析——pandas中常用函数总结
本文主要对数据建模与分析中常使用到的pandas内置函数进行总结分析，以此来熟悉数据建模与分析的流程。@[TOC]一、Pandas数据结构Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构Series 和DataFrame类型描述Series一维的数据结构DataFrame二维的表格型的数据结构提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考1.1 数据结构—SeriesSeries是一个类似一维数组的....
Python机器学习数据建模与分析——Numpy和Pandas综合应用案例：空气质量监测数据的预处理和基本分析
本篇文章主要以北京市空气质量监测数据为例子，聚集数据建模中的数据预处理和基本分析环节，说明Numpy和Pandas的数据读取、数据分组、数据重编码、分类汇总等数据加工处理功能。同时在实现案例的过程中对用到的Numpy和Pandas相关函数进行讲解。数据在进行案例之前，我首先将本案例即将用到的数据集链接分享：北京市空气质量数据大家可以进入文档中，将数据复制到你自己创建的Excel文件中，更改文件名....
Python简化代码机器学习库PyCaret 2.0发布
“ 我们激动的宣布，PyCaret第二版今天发布！”官网链接：https://pycaret.org/PyCaret是一个开源的，低代码的Python机器学习库，旨在自动化机器学习工作流。它是端到端的机器学习和模型管理工具。它可以加速机器学习的实验周期，提高你的效率。和其他开源机器学习库相比，PyCaret是低代码的。它可以用几个单词取代上百行代码。这大大提高了实验的速度和效率。在版本说明rel....
python机器学习预测学习笔记（有点问题）
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 24 17:19:23 2017 @author: yunjinqi E-mail:yunjinqi@qq.com Differentiate yourself in the world from anyone else. """ import pandas as pd from sklearn.t...
快看，好神奇！把Python脚本变成漂亮的机器学习工具
本文介绍一个为ML工程师构建的应用程序框架：Streamlit用300行Python代码编写一个具有实时神经网络推理的语义搜索引擎。根据我的经验，每一个重要的机器学习项目最终都是由充满bug和不可维护的内部工具拼凑起来的。这些工具——通常是jupiter notebook和Flask应用的补丁——很难部署，需要对客户端-服务器架构进行推理，并且不能很好地与像Tensorflow GPU会话这样的....
手把手教你用python实现机器学习预测疾病
电子存储的医疗成像数据非常丰富，机器学习算法可以使用这种类型的数据集来检测和发现模式和异常。在本文中，我将向您介绍五个医疗保健领域的机器学习项目。机器和算法可以解读成像数据，就像受过高度训练的放射科医生可以识别皮肤上的可疑斑点、病变、肿瘤和脑部出血一样。因此，机器学习工具和平台的使用，以帮助放射科医生准备增长指数。机器学习被用于世界各地的许多领域。医疗保健行业也不例外。机器学习可以在预测运动障碍....
使用python3.7和opencv4.1来实现人脸识别和人脸特征比对以及模型训练
OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo首先安装一些依赖的库pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow需要注意一点，最好将pip设置国内的阿里云的源，否则安....
【读书笔记】Python在机器学习中的应用：什么是机器学习
简 介：这本书的名字为Python在机器学习中的应用，该书的作者为著名的余本国老师。该书循序渐进地阐述了机器学习的概念，以及一些机器学习的主流算法。下面是我在读这本书的时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习一、机器学习的简介1.机器学习介绍 什么是机器学习呢？说白了就是让机器代替人工从数据中发掘我们....
Python 数据归一化、标准化、正则化 （机器学习）
✌ 数据归一化、标准化、正则化1、✌ 归一化是将数据放缩到0~1区间，利用公式（x-min）/（max-min）2、✌ 标准化将数据转化为标准的正态分布，均值为0，方差为13、✌ 正则化正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化可以看作是损失函数的惩罚项。所谓“惩罚”就是对....
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