【阿旭机器学习实战】【28】自己动手写一个单词拼写检查器---基于贝叶斯公式
1. 拼写检查器基本原理—基于贝叶斯概率公式问题：在所有正确的拼写词中, 我们想要找一个正确单词 c, 使得其对于错误单词w 的条件概率最大。问题求解：P(c|w) = P(w|c) P( c ) / P(w)比如：appla是条件w，apple和apply是正确的词c，对于apple和apply来说P(w)都是一样的，所以我们在上式中忽略它, 写成: P(w|c) P( c )P( c )表示....
【阿旭机器学习实战】【26】逻辑斯蒂回归----糖尿病预测实战
1. 导入并查看数据信息import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 载入数据 data = pd.read_csv('./diabetes.csv') data.head() 数据说明：Pregnancies：怀孕次数Glucose：葡萄糖测试值Blo....
【阿旭机器学习实战】【24】信用卡用户流失预测实战
问题描述依据某国外匿名化处理后的真实数据集，通过建模，判断该用户是否已经流失。1. 读取数据并分离特征与标签import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 train_data = pd.read_csv('./Churn-Modelling.csv') test_data = pd.read_csv('./Churn-Modelling-Test-D....
【阿旭机器学习实战】【21】通过SVM分类与回归实战案例，对比支持向量机（SVM）3种SVM不同核函数
1. 3种SVM不同核函数介绍线性核函数linear适用范围：主要用于线性可分的情况。特点：其特征空间到输入空间的维度是一样的，参数少速度快，可解释性强，可以比较容易的知道哪些特征是重要的。它对于线性可分情况分类效果比较理想，因此我们通常会先尝试用线性核函数来做分类，看看效果如何，如果不行再换其他的核函数。多项式核函数(poly)适用范围：可用于线性与非线性分类。特点：通过将低维的输入空间映射到....
【阿旭机器学习实战】【7】岭回归基本原理及其λ的选取方法
线性回归之岭回归1、原理如果数据的特征数比样本点还多应该怎么办？是否还可以使用普通的线性回归来做预测？答案是否定的。因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵。非满秩矩阵在求逆时会出现问题。为了解决这个问题，统计学家引入了岭回归（ridge regression)的概念。缩减方法可以去掉不重要的参数，因此能更好地理解数据。此外，与简单的线性回归相比，缩减法能取得更好的预测效果。【注意】在岭回归里面，决定回....
【阿旭机器学习实战】【9】随机梯度下降（SGD）进行乳腺癌良恶性预测，并与逻辑斯蒂回归预测结果进行对比
梯度下降模型(SGD)—乳腺癌良恶性预测读取数据import pandas as pd import numpy as npcancer = pd.read_csv("../data/cencerData.csv") cancer.head(10) 特征说明：Sample code number 索引ID ;Clump Thickness 肿瘤厚度;Uniformity of Cell Size....
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