python人工智能机器学习工具书籍: scikit-learn Cookbook 2nd Edition
简介 本书包括对机器学习中常见问题和不常见问题的演练和解决方案,以及如何利用scikit-learn有效地执行各种机器学习任务。 第二版首先介绍评估数据统计属性的方法,并为机器学习建模生成合成数据。当您逐步完成这些章节时,您会遇到一些食谱,它们将教您实施数据预处理,线性回归,逻辑回归,KNN,NaïveBayes,分类,决策树,合奏等技术。 此外,您将学习使用多级分类,交叉验证,模型评估来优化您....

2019年20个最佳Python人工智能和机器学习开源工具(项目)
参考资料 讨论钉钉群 21745728 本文最新版本地址 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞! 本文相关海量书籍下载 2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新) TensorFlow最初是由研究人员和工程师在Google机器智能研究组织的Google Brain团队中开发的。 该系统旨在促进机器学习的研究,并使其从研究原型到生产系统的快速和轻松过渡。 Github UR...

2、python机器学习基础教程——K近邻算法鸢尾花分类
一、第一个K近邻算法应用:鸢尾花分类 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据 iris_datas.....
1、python机器学习基础教程——简述
一、引言: 机器学习(machine learning):从数据中提取知识。分为:监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。 二、监督机器学习应用: 1、识别信封上面的手写的邮政编码。 2、基于医学影像判断肿瘤是否为良性。 3、检测信用卡交易中的诈骗行为。 三、无监督机器学习应用: 1、确定一系列博客文章的主题。 2、将客户分成....
用 Python 做机器学习不得不收藏的重要库
本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Essential libraries for Machine Learning in Python 作者 | Shubhi Asthana 翻译 | 就2 校对 | 就2 整理 | 菠萝妹 原文链接: https://medium.freecodecamp.org/essen...
Python机器学习方法智能识别亚马逊验证码
概述 亚马逊网站验证码全部由英文字母组成,每个字母的形式也是多样的,通过Tesseract-OCR技术识别效率还是比较低,非常不理想。这里采用向量空间技术进行训练识别,经测试,识别率可达到95%,这个识别率通过训练库的不断增加还可继续提高。下面废话不多说,直接上干货。 技术详解 亚马逊验证码如下图: 我这里收集了大量的亚马逊网站验证码,下面将随机抽一张验证码为mnyaph作详细讲解,如下图: .....
Python机器学习(四):PCA 主成分分析
主成分分析法是一个非监督的机器学习算法,主要用于数据的降维。通过降维,可以发现更便于人类理解的特征。 使数据映射到另一个轴上 求解目标 主成分分析的步骤: 对样本进行demean处理(使所有样本的均值为0) 取一个轴的方向 w = (w1,w2...,wn),使我们的样本,映射到w之后,使下式最大 均方差 由于均值为0,则只需要使下式最大 等价 映射的...
学了这么久,你知道Python机器学习全流程是怎样的么?
首先介绍一下机器学习的概念和地位,和其他的区别是? 机器学习的核心任务是? 机器学习的全流程是? 我们将上述流程拆解出来看: 1.需求来源是?需求天上来?被提需求到底是接还是不接? 2.老板说没有数据!还不舍得花钱买!让我自己想办法获取!还得谢谢老板点明方向,这可怎么办? 那你得会数据采集! Python网络爬虫就是一种数据采集手段,简单来说就是个请求&解析的过程 那如何快速上...
python机器学习速成|1|数据导入
主要任务: ①完成常见的数据导入操作,包括数据导入,缺失值填充 ②完成常见的机器学习数据准备,包括特征二值化和训练集测试集的划分等 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Oct 17 00:26:22 2018 @author: Administrator """ %reset -f %clear # In[*] ## 第1步:导入库 #Day .....
Python机器学习(三):梯度下降法
梯度下降法不是一种机器学习方法,而是一种基于搜索的最优化方法,它的作用的最小化一个损失函数。相应地,梯度上升可以用于最大化一个效用函数。本文主要讲解梯度下降。 假设损失函数为凸函数 1.批量梯度下降 以线性回归为例子,梯度下降法就是不断更新Θ,每次更新的大小就是一个常数乘上梯度。其中这个常数η称为学习率(Learning Rate)。 η 为 Learning Rate ...
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