Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(三）
05 超参数 超参数：在算法运行前需要确定的参数，即kNN中的k模型参数：算法过程中学习到的参数通过以上对kNN方法的讨论可知，kNN算法没有模型参数import numpy as np from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target from sklea....
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(二）
03 测试我们的算法本例使用datasets数据集中的鸢尾花数据集import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # 加在鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X.shape # Out[4]:....
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(一）
本文采用编译器：jupyterk近邻(简称kNN)算法是一种常用的监督学习算法， 其工作机制非常简单 : 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k个训练样本，然后基于这 k个"邻居"的信息来进行预测。通常， 在分类任务中可使用"投票法" 即选择这 k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。kNN算法的示意图如下，可....
Python爬虫(四)——开封市58同城数据模型训练与检测
前文参考： Python爬虫(一)——开封市58同城租房信息 Python爬虫(二)——对开封市58同城出租房数据进行分析 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据，这里有两个特征（房租是否少于2000，房屋面积是否大于50）来划分这5个出租房是否租借。 现在我们要做的就是是要根据第一个特征，第二个特征还是第三个...
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 &nb.....
Python & 机器学习之项目实践
机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到：端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构。如何将前面学到的内容引....
Python：pmml格式文件的简介、安装、使用方法(利用python将机器学习模型转为Java常用的pmml格式文件)之详细攻略
pmml格式文件的简介 PMML（Predictive Model Markup Language）主要是作为分析模型训练实例的载体，截至到PMML 4.2版本，支持的模型包括：关联规则、基线模型、决策树、聚类、回归、KNN、神经网络、贝叶斯、记分牌、序列、文本、时间序列、规则集和SVM。 PMML使用统一的规范进行验证，使用XSD进行词法验....
NLP之ASR：基于python和机器学习算法带你玩转的语音实时识别技术
界面设计https://img-blog.csdn.net/20180530162755923软件演示
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