机器学习

观察数据

《Python机器学习基础教程》学习记录(二)

第一章 1.7 第一个应用:鸢尾花分类 1.7.1 初识数据 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.datasets import load_iris # TODO 初识数据 """ Iris 鸢尾花 """ iris_dataset = load_iris() # load_iris 返回的iris 对象是一个Bun... »

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人工智能与机器学习-梯度下降法

人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例,要到达最低点,需要以下步骤: 第一步,明确自己现在所处的位置 第二步,找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步,... »

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李宏毅2020机器学习作业2——Classification

开始之前声明:本文参考了李宏毅机器学习作业说明(需翻墙),基本上是将代码复现了一遍,说明中用的是google colab(由谷歌提供的免费的云平台),我用的是Jupyter Notebook 本文用到的资料在百度网盘自取点击下载,提取码:zdth。请将所需资料下载解压,确保资料中有6个文件,并保存到自己的目录当中。 【博主的环境:Anaconda3+Jupyter Notebook,python3... »

周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记(一) ———— 第一章 绪论 & 第二章 模型评估与选择

周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记(一)——第一章 绪论 & 第二章 模型评估与选择写在最前第一章 绪论 & 第二章 模型评估与选择写在最前博主是统计专业本科在读,之前利用一个学期的时间粗略地学习《机器学习》全书一遍,了解了书中知识理论的基本情况。借助周志华老师贯穿全书的“西瓜”。 »

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《Python机器学习基础教程》学习记录(一)

开篇   为了提升自己,准备学习《Python机器学习基础教程》作者: [德]安德里亚斯·穆勒 / [美]莎拉·吉多,译者: 张亮 ;写此博客,用作记录书中的代码,学习心得等。 第一章 1.4.4 matplotlib   matplotlib 是Python 主要的科学绘图库,其功能为生成可发布的可视化内容,如折线图、直方图、散点图等。将数据及各种分析可视化,可以让你产生深刻的理解,而我们将使用... »

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机器学习代码实战——KMeans(聚类)

文章目录1.实验目的2.导入必要模块3.用pandas处理数据4.拟合+预测5.把预测结果合并到DF6.可视化聚类效果7.比较不同的簇数的均方误差8.对数据归一化处理 1.实验目的 1.使用sklearn库中的鸢尾花数据集,并尝试使用花瓣的宽度和长度特征来形成簇。 2. 为简单起见,删除其他两个特征。 3. 找出是否有任何预处理(例如缩放)可以帮助解决问题,绘制肘部曲线,从中得出k的最佳值 2.导... »

【机器学习】logistic_grad_ascent 关于逻辑回归、最大似然函数、梯度上升实验的详解

Presented by R.G. Presented\ by\ R.G. Presented by R.G. 写在前面: 最近在上《机器学习与内容安全》的课程,老师布置了第一次实验内容,看了一下,大致应该是吴恩达的东西。由于疫情在家(这事得从一直 »

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『ML』利用K-Means聚类算法对未标注数据分组——《机器学习实战》学习笔记(Ch10)

本节用Python实现K-Means算法,对未标注的数据进行聚类。主要参考《机器学习实战》—— Peter Harrington著。 导航K-Means简介代码实现(一)数据集读入(二)距离计算(三)构建随机质心(四)数据聚类(五)完整代码改进:采用二分法(一)简介(二)代码最后 K-Means简介 这里参考了大三专业课老师的PPT,现在回过头来看,老师当初讲得特别透彻,可惜没好好听,老师dbq ... »

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机器学习之线性模型

机器学习之线性模型1.一元线性回归模型2.多元线性回归模型逻辑回归模型(对数几率回归)Logistic回归模型的实践 线性回归也就是可以用一条直线来拟合一个点集。博主大概总结下机器学习的线性模型,以及主要的公式推到,参考书籍是周志华教授的西瓜书《机器学习》,博主给出了一些西书中主要的公式推导思路或过程,对于常用的逻辑回归模型,利用sklearn机器学习包实现对MNIST公共数据集的简单分类应用。机... »

ROC图

【学习机器学习】实验——模型评估与选择

【学习机器学习】模型评估与选择 这学期的课很多都要实验啊,不过机器学习真的可以算其中比较离谱的了,不说当堂上交,就这个任务量也属实有点多。其实要到4月3号才是我们班做,提前找其他班同学要到了先用python写写,到时候可能还要用matlab重新实现。。。 0、实验总览 Ⅰ、编程实现训练数据集与测试数据集 Ⅱ、编程实现性能度量 Ⅲ、编程实现假设检验(不太会) 一、任务一 1.1 留出法 留出法原理很... »

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机器学习分类算法总结

KNN算法 knn算法的原生实现 knn算法的一般步骤: 其中测试分类classfy0()函数是算法的核心,需默背下来,并且能够运用到其他的数据集上。 classify0函数流程图 注意classfy0()函数中一些语句的用法: distance.argsort() : 将distance元素从大到小顺序的下标返回 classcount.get(votelabel, 0) + 1 :classco... »

机器学习实战–k近邻算法改进约会网站的配对效果

机器学习实战–k近邻算法改进约会网站的配对效果

声明         本文参考了《机器学习实战》书中代码,结合该书讲解,并加之自己的理解和阐述 问题描述         朋友海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现曾交往过三种类型的人: 不喜欢的人 魅力一般的人  极具魅力的人         为了让软件更好的给海伦推荐人选,海伦收集很多约会数据,她把这些数据存放... »

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机器学习入门 — 根据推导公式使用Python实现梯度下降与逻辑回归

关于梯度下降与逻辑回归,我在之前的文章中已经写过了公式推导,本文中将用python代码进行实现并做简单的实验 机器学习入门 — 梯度下降原理 机器学习入门 — 逻辑回归算法 案例概述 在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据,可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子,有两个考试的申请人... »

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安卓开发实战,用HMS MLKit华为机器学习服务开发一个拍照翻译小程序

文章目录引子想象中的旅游实际中的旅游太难了拍照翻译帮你忙文本识别翻译拍照翻译APP开发实战1 开发准备1.1 在项目级gradle里添加华为maven仓1.2 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖1.3 在AndroidManifest.xml文件里面申请相机和存储权限2 代码开发关键步骤2.1 动态权限申请2.2 创建云侧文本分析器。可以通过文本检测配置器“MLRemoteTex... »

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人工智能mooc学习笔记(1)——概述

在希尔伯特所提出的这个问题中,一个算术公理系统是相容的需要满足三个特点。 »

机器学习和数据分析-Jupyter的魔法命令使用

机器学习和数据分析-Jupyter的魔法命令使用

1. %load  读取文件内容 2. %run   执行文件 3. %timeit  多次测试代码执行时间,求平均值 4. %time   单次测量代码执行时间 5. %%html 执行html代码 6. %%js    执行js代码 7.%%writefile  将内容写入到文件中 1.在桌面创建一个文件夹,名字叫做jupyter 2.进入文件夹jupyter中,按住shift键,【右击】,选... »

杨桃的Python机器学习5——数据可视化1:散点图

杨桃的Python机器学习5——数据可视化1:散点图

本人CSDN博客专栏:https://blog.csdn.net/yty_7 Github地址:https://github.com/yot777/ 使用Matplotlib将数据可视化 Matplotlib 能创建非常多的可视化图表,它有一个丰富的 Python 工具生态环境,请移步到以下教程进行学习: https://blog.csdn.net/zw0Pi8G5C1x/article/deta... »

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为什么机器学习(三)—— 为什么softmax这样求导

最近机器学习课有个作业是实现softmax多分类鸢尾花数据集,之前从来没推过softmax的公式,直接拿来用了,好好研究了一下,发现这个原理的推导还是有不少复杂的东西,分享一下结果,公式比较复杂,直接上手写了。 根据推导的结果,利用numpy手动实现了基于Iris数据集的softmax多分类,准确率有97.77% import numpy as np from sklearn import dat... »

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机器学习入门(二):KNN算法和决策边界(Decision Boundary)绘制

1)KNN算法基础知识: KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚,人以群分,我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此,假如A的周围有一堆好人,我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人(干扰项),我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分,计算远近,我们就需要用距离来衡量,有时候远亲不如近邻就体现... »

计算机视觉工程师的万里长征路

本文将列举计算机视觉工程师的知识结构,后期也将持续更新相关技术分享博客及B站讲解视频。但实际一点来说,计算机基础在面试中所占比例不容忽视。图像分类目标检测图像分割目标跟踪图像增强风格化人脸识别GAN图像检索小结CV 工程师的长征路大致如此,感兴趣的朋友可以持续关注,我将定期分享以上知识点的思考总结博客以及B站讲解视频,期待与你的交流切磋。 »

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机器学习入门——线性回归

引言 本文介绍线性回归算法。 它主要解决回归问题,思想简单,实现容易; 是很多强大的非线性模型的基础; 它的结果具有很好的可解释性。 我们在机器学习基础概念中说过,如果结果是一个连续数值,而不是一个类别的话, 那么就是回归问题。回顾问题要预测的是具体的数值,通常这些数值在一个连续的空间里面。今天我们学习的线性回归算法就是一个最简单的回归算法。 线性回归算法 假设我们有房屋面积和房屋价格的一些数据。... »

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万能的方法——解决Python安装库问题

今天给大家安利一个下载Python库特别好用的一个网站,这个网站是我同学小闵推荐给我的,相当的好用。下面是一些常见的问题:无论出现了什么问题,都可以用这个方法解决。我的Python版本是3.6,Windows64.下载到一个文件夹第二步:打开Anaconda Prompt因为我的是在tensorflow虚拟环境中安装,可以根据自己的配置安装。pip install + .whl文件名即可第三步:在... »

机器学习-线性模型-普通最小二乘法-正规方程推导

线性模型 – 普通最小二乘法 广义线性模型 目标值 y 是输入变量 x 的线性组合 如果 y^\hat{y}y^​ 是预测值,那么有: y^(w,x)=w0+w1x1+…+wpxp\hat{y}(w, x) = w_0 + w_1 x_1 + … + w_p x_py^​(w,x)=w0​+w1​x1​+…+wp​xp​ 在sklearn中,定义向量... »

【机器学习实战】利用KNN和其他分类器对手写数字进行识别

【机器学习实战】利用KNN和其他分类器对手写数字进行识别

一、在sklearn中创建KNN分类器 KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30) 看一下这几个参数: 1. n_neighbors:即 KNN 中的 K 值,代表的是邻居的数量。如果K 值比较小,会造成过拟合;如果 K ... »

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《TensorFlow2.0》一、机器学习和深度学习简介及基础编程 part 2

Python版本: Python3.x 运行平台: Windows IDE: jupyter / Colab 转载请标明出处:https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html 资料下载,提取码:rscg 目录前言一、过滤器—补充二、课后练习—CNN三、实例细讲CNN小废话导入数据模型的构建数据预处理开始训练运行模型(这里用不了colab的... »

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