文章 2017-05-02 来自:开发者社区

《Python机器学习——预测分析核心算法》——导读

前言 Python机器学习——预测分析核心算法从数据中提取有助于决策的信息正在改变着现代商业的组织,同时也对软件开发人员产生了直接的影响。一方面是对新的软件开发技能的需求,市场分析师预计到2018年对具有高级统计和机器学习技术的人才需求缺口将达140000~190000人。这对具有上述技能的人员来说意味着丰厚的薪水和可供选择的多种有趣的项目。另一方面对开发人员的影响就是逐步出现了统计和机器学习相....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——小结

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 小结 本章介绍了用于探究新数据集的一些工具,接下来就是如何建立预测模型。这些工具从简单地获取数据集的规模开始,包括确定数据集属性和目标的类型等。这些关于数据集的基本情况会对数据集的预处理、预测模型的训练提供帮助。本....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.6 多类别分类问题:它属于哪种玻璃

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,第2.6节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.6 多类别分类问题:它属于哪种玻璃 多类别分类问题与二元分类问题类似,不同之处在于它有几个离散的输出,而不是只有两个。回顾探测未爆炸的水雷的问题,它的输出只有两种可能性:声纳探测的物体是岩石或者水雷....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.5 用实数值属性预测实数值目标:评估红酒口感

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,第2.5节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.5 用实数值属性预测实数值目标:评估红酒口感 红酒口感数据集包括将近1 500种红酒的数据。每一种红酒都有一系列化学成分的测量指标,包括酒精含量、挥发性酸、亚硝酸盐。每种红酒都有一个口感评分值,是三....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.4 基于因素变量的实数值预测:鲍鱼的年龄

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,第2.4节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.4 基于因素变量的实数值预测:鲍鱼的年龄 探测未爆炸的水雷数据集的工具同样可以用于回归问题。在给定物理测量值的情况下,预测鲍鱼的年龄就是此类问题的一个实例。鲍鱼的属性中包括因素属性,下面将说明属性中....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.3 对“岩石vs.水雷”数据集属性的可视化展示

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,第2.3节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.3 对“岩石vs.水雷”数据集属性的可视化展示 可视化可以提供对数据的直观感受,这个有时是很难通过表格的形式把握到的。此节将介绍很有用的可视化方法。分类问题和回归问题的可视化会有所不同。在有鲍鱼和红....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.2 分类问题:用声纳发现未爆炸的水雷

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,第2.2节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.2 分类问题:用声纳发现未爆炸的水雷 此小节将介绍在分类问题上首先需要做的工作。首先是简单的测量:数据的规模、数据类型、缺失的数据等。接着是数据的统计特性、属性之间的关系、属性与标签之间的关系。本节....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.1 “解剖”一个新问题

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,第2.1节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.1 “解剖”一个新问题 本书介绍的算法通常是从一个充满了数字,可能是特征(变量)的矩阵(或表格)开始的。表2-1展示了一些术语,代表了一个小规模的二维机器学习数据集。此表提供了一个数据集的基本印象,....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——第2章 通过理解数据来了解问题

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第2章 通过理解数据来了解问题 Python机器学习——预测分析核心算法新数据集(问题)就像一个包装好的礼物,它充满了承诺和希望。一旦你能解决它,你就收获了喜悦。但是直到你打开它,它都一直保持着神秘。本章就是告诉你....

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——小结

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第1章,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 小结 本章介绍了本书要解决的问题以及构建预测模型的处理流程。本书关注两类算法族。限定介绍的算法的数量,可以让我们更透彻地解释这些算法的背景知识以及这些算法的运行机理。本章通过性能对比说明了为什么选择这两类算法。讨论....

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