一篇文章掌握Python机器学习绘图库matplotlib（一）
前言前面博主介绍过的pandas库，而今天介绍的matplotlib库能和pandas库结合起来，让数据更加的直观，易懂。Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。好了，下面我们直接进入实战代码学习。折线图首先，就是我们图标之中常用的折线图，对于折线图来说，能直观的看到数据的涨跌变化，比如....
一个神奇的Python机器学习交互应用开放框架
向大家推荐一款机器学习用户交互工具开发框架——Streamlit，可以使机器学习工程师能更轻松地创建自定义应用程序已在他们的模型中与数据进行交互。废话不多说，先来看看它有多神奇~这是用streamlit开发的Uber数据集交互式仪表板，运行这个Demo前需要先安装streamlitpip install --upgrade streamlit streamlit run https://raw.....
手把手教你Python实现30 个主流机器学习算法
第三重境界便是Python实现主流机器学习模型。今天向大家推荐普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源的项目：用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，看了一下，代码可读性极强。在每一个代码集下，作者都会提供不同实现的参考资料，例如模型的效果示例图、参考论文和参考链接等。以线性回归为例，作者不但用500行代码实现了OLS/Ridge/Logistic/Bayesian linear ....
Python机器学习算法入门教程（四）
Logistic回归算法（分类问题）我们知道有监督学习分为“回归问题”和“分类问题”，前面我们已经认识了什么是“回归问题”，从本节开始我们将讲解“分类问题”的相关算法。在介绍具体的算法前，我们先聊聊到底什么是分类问题。什么是分类问题？其实想要理解“分类”问题非常的简单，我们不妨拿最简单的“垃圾分类处理”的过程来认识一下这个词。现在考虑以下场景：小明拎着两个垃圾袋出门倒垃圾，等走到垃圾回收站的时候....
Python机器学习算法入门教程（三）
构建线性回归模型本节讲解如何构建线性回归算法中的“线性模型”，所谓“线性”其实就是一条“直线”。因此，本节开篇首先普及一下初中的数学知识“一次函数”。一次函数一次函数就是最简单的“线性模型”，其直线方程表达式为y = kx + b，其中 k 表示斜率，b 表示截距，x 为自变量，y 表示因变量。下面展示了 y = 2x + 3 的函数图像：函数中斜率 k 与 截距 b 控制着“直线”的“旋转”与....
Python机器学习算法入门教程（二）
Python机器学习环境搭建常言道“工欲善其事，必先利其器”，在学习机器学习算法之前，我们需要做一些准备工作，首先要检查自己的知识体系是否完备，其次是要搭建机器学习的开发环境。本教程以讲解算法为主，不会涉及太复杂的应用案例，在讲解过程中会穿插一些示例代码，这样不仅能够帮助你理解算法原理，同时又能让你体会到算法的应用过程。机器学习的研究方向有很多，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、以及深度学习....
Python机器学习算法入门教程（一）（下）
机器学习术语1、模型模型这一词语将会贯穿整个教程的始末，它是机器学习中的核心概念。你可以把它看做一个“魔法盒”，你向它许愿（输入数据），它就会帮你实现愿望（输出预测结果）。整个机器学习的过程都将围绕模型展开，训练出一个最优质的“魔法盒”，它可以尽量精准的实现你许的“愿望”，这就是机器学习的目标。2、数据集数据集，从字面意思很容易理解，它表示一个承载数据的集合，如果说“模型”是“魔法盒”的话，那么....
Python机器学习算法入门教程（一）（上）
机器学习（Machine Learning，简称 ML）是人工智能领域的一个分支，也是人工智能的核心，其涉及知识非常广泛，比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。机器学习的目的是设计、分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，最终让计算机拥有像人类一样的智慧，甚至于超越人类。这一结果的实现，要得益于机器学习算法（Machine Learning Algorithms），它提供了一整套解决....
黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第三天）（下）
3 波士顿房价预测from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegressi....
黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第三天）（上）
四、回归与聚类算法4.1 线性回归学习目标：记忆线性回归的原理过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式4.1.1 线性回归的原理1 线性回归应用场景2 什么是线性回归不同权重加权2）线性回归的特征与目标的关系分析广义线性模型4.1.2 线性回归的损失和优化原理1 损失函数：最小二乘法2 优化算法正规方程：直接求解W梯度下降：试错....
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