本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。...01 sklearn中的多项式回归 同样使用上一小节具有一个特征的虚拟数据集，X以及对应的y。 ?...同样是对数据进行预处理的过程，因此与之前进行归一化的StandardScaler类使用方法一样。 ?...使用多项式回归的过程： 首先对于原始的样本数据，使用PolynomialFeatures类生成多项式样本的数据； 进行数据的归一化处理。...有了多项式回归，就可以对非线性数据进行拟合，不过这个拟合的过程是有陷阱的，下一小节会介绍这个陷阱具体是什么，从而引出对于机器学习中最为重要的~模型泛化相关的知识。
机器学习：计算机能够学习从数据中做出决策，而无需具体编程！ 这里是Datacamp网站机器学习课程的学习记录，课程目录如下： 1.无监督学习 从未标记的数据中发现隐藏的模式，例如聚类。...2.监督学习 预测值是已知的，分析的目的是根据特征预测未见过的数据的目标值 监督式学习的类型： 分类： 目标变量是分类型数据 回归： 目标变量是连续型数据 3.命名约定 feature = predictor...数据存储在 pandas DataFrame 或 NumPy array中 先执行探索性数据分析 （EDA） 5.scikit-learn 的一般语法 （不是可以直接运行的代码） from sklearn.module...model.fit(X, y) predictions = model.predict(X_new) print(predictions) ## array([0, 0, 0, 0, 1, 0]) 算是又开启了一段新的学习历程...同时开启python的单细胞和机器学习环节。后面继续分享。
scikit-learn提供最先进的机器学习算法。 但是，这些算法不能直接用于原始数据。 原始数据需要事先进行预处理。 因此，除了机器学习算法之外，scikit-learn还提供了一套预处理方法。...我们将使用此示例来回忆scikit-learn的API。 我们将使用digits数据集，这是一个手写数字的数据集。...stratify参数可强制将训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。 # 划分数据为训练集与测试集,添加stratify参数，以使得训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。...，我们就可以使用fit方法学习机器学习模型。...6.异构数据：当您使用数字以外的数据时 到目前为止，我们使用scikit-learn来训练使用数值数据的模型。
在这一集成学习-- Voting Classifier 的例子中并没有取得比任一个单个分类器都更好的结果，与 SVM 和 KNN 算法相比，该集成学习算法的精度却下降了。...33% 的数据没有被取到过，所以当 oob_score 取 True 时，就不必再将数据集划分为训练集和测试集了，直接取未使用过的数据来验证模型的准确率。...换句话说，就是对于特征集 X，随机森林只是在行上随机，Extremely Randomized Trees是在行和列上都随机，下面我们调用演示下 scikit-learn 中的 Extremely Randomized...下面我们来看下 scikit-learn 中 AdaBoost 分类器的调用： 以上所有的算法在具体演示时都是使用了其相应的分类器，其实他们都可以用来解决回归问题的，由于篇幅问题就不具体展开了。...下图是 scikit-learn 官网贴出的 机器学习算法小抄，如果你还是机器学习的算法小白，可以从 START 点开始，根据图示的步骤结合你的数据和需求来选择合适的算法。
使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些例子阐释它们。...我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我们想要预测的结果值（ 点击此处 转到 scikit-learn 监督学习页面）。... 转到 scikit-learn 无监督学习页面）。...有关使用 scikit-learn 的模型持久化的更多详细信息，请参阅 模型持久化 部分。 规定 scikit-learn 估计器遵循某些规则，使其行为更可预测。...多分类与多标签拟合 当使用 多类分类器 时，执行的学习和预测任务取决于参与训练的目标数据的格式: >>> >>> from sklearn.svm import SVC >>> from sklearn.multiclass
多项式回归介绍 当数据不是线性时我们该如何处理呢，考虑如下数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(42...方法描述 先讲思路，以这个二元函数为例 将多项式化为多个单项的，也就是将x的平方和x两个项分离开，然后单独给线性模型处理，求出参数，最后再组合在一起，很好理解，让我们来看一下代码 分离多项式 我们使用机器学习库的...x和x平方挑选了出来，这时我们再把这个数据进行线性回归 model = LinearRegression() model.fit(x_poly, y) print(model.coef_) 这段代码使用处理后的...，幸运的是，我们可以通过学习曲线来判断 学习曲线介绍 学习曲线图就是以损失函数为纵坐标，数据集大小为横坐标，然后在图上画出训练集和验证集两条曲线的图，训练集就是我们用来训练模型的数据，验证集就是我们用来验证模型性能的数据集...，我们往往将数据集分成训练集与验证集 我们先定义一个学习曲线绘制函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics
概要： 该章节，我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习（Machine Learning）”这个词汇，并给出一些简单的学习示例。...选择模型参数 我们调用拟合（估测）实例clf作为我们的分类器。它现在必须要拟合模型，也就是说，他必须要学习模型。这可以通过把我们的训练集传递给fit方法。作为训练集，我们使用其中除最后一组的所有图像。...你同意分类器给出的答案吗？ 这个分类问题的完整示例在这里识别手写数字，你可以运行并使用它。...[译：看本文附录] 四、模型持久化 可以使用Python的自带模块——pickle来保存scikit中的模型： >>>from sklearn import svm >>>from sklearn import...五、惯例约定 scikit-learn的各种拟合（评估）函数遵循一些确定的规则以使得他们的用法能够被预想到（译：使得各种学习方法的用法统一起来） ①类型转换 除非特别指定，输入将被转换为float64
看了《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow）一书的序言和第...1章的一部分。...怪不得这本书能这么火，作者的讲解不仅清晰有条理，而且还十分幽默有趣，特别可爱。...第1章更是直接扫清了一系列机器学习的概念，让人觉得特别爽快。 ?...Aurélien Géron Aurélien Géron畅谈如何让企业在现实世界产品里使用机器学习
上次刚和小伙伴们学习过 PCA，PCA 主要用来降低数据特征空间的维度，以达到方便处理数据，减小计算开销，和数据降噪提高模型准确率的目的。...下面我们使用 scikit-learn 中包装好的多项式回归在试验下。...scikit-learn 中的多项式回归与 Pipeline 使用多项式回归时，由于拓展的维度是已给定维度的多项式项，而多项式的高次操作可能会导致数据之间的量级差异加剧，所以，对已经进行过多项式操作的数据进行归一化操作也是十分必要的...为了简化这个过程，个人墙裂推荐使用 scikit-learn 中的 Pipeline 将这三个模型封装起来串联操作，让模型接口更加简洁，使用起来也更加的优雅。...接下来是使用手工制作数据集使用 scikit-learn 中的内封模型进行的代码演示。 ?
Scikit-learn作为Python中最流行的机器学习库，其熟练掌握程度是面试官评价候选者机器学习能力的重要依据。...本篇博客将深入浅出地探讨Python机器学习面试中与Scikit-learn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....模型训练与评估面试官可能要求您展示如何使用Scikit-learn训练模型、交叉验证、计算评估指标。...滥用集成学习：理解集成学习原理与适用场景，避免在简单问题上过度使用复杂的集成学习方法。忽视超参数调优：理解超参数对模型性能的影响，通过网格搜索、随机搜索等方法找到最优超参数。...持续实践与学习，不断提升您的Scikit-learn技能水平，必将在机器学习职业道路上大放异彩。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
什么是机器学习 机器学习关注的是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于，不需要写任何与问题相关的特定代码，泛型算法就能告诉你一些关于数据的秘密。...scikit-learn官网上面大量的例子也是以这种方式展示，使用者不仅看到了代码的使用方式，还看到了代码的结果，如果自己搭建了jupyter server的话，导入notebook还可以直接在浏览器中在其中上下文任意处修改...Scikit-learn 的主要内容 Scikit-learn的算法地图 按照上图 scikit-learn提供的主要功能主要关注与数据建模，而非加载、操作、总结数据，这些任务可能NumPy、Pandas...6、聚类(Clustring)：使用KMeans之类的算法去给未标记的数据分类。 7、交叉验证(Cross Validation)：去评估监督学习模型的性能。...2、当先最先进的预测几乎都使用了算法集成。它比使用单个模型预测出来的结果要精确的多。 但是如何找出可结合的弱模型、以及结合的方式又称为了繁重的维护工作。
这同时也说明了，单一的使用准确率来评价分类模型的好坏是不严谨的，那么接下来就进入我们今天的正题。 混淆矩阵 ?...精准率是TP值与TP值和FP值的和的比值，在上例中表示预测对的中奖人数占按预测应该中奖的人数的比值，表示如下： 召回率是TP值与TP值和FN值的和的比值，在上例中表示预测对的中奖人数占实际中奖人数的比率...当然了，如果每次使用精准率和召回率时都要自己亲手撸出来可能骚微还是有一些的麻烦，不过 贴心的 scikit-learn 找就为我们准备好了一切，在 metrics 中封装了所有我们在上述实现的度量，如下是调用演示...对于机器学习模型的性能而言，不光是各样本的特征系数，而且阈值（或称之为截距）的取法对其也有着重要的影响。如下代码是用于绘制精准率与召回率和阈值取值的关系，并绘出其图形： ?...PR 曲线对研究机器学习模型也有着重要的作用，我们也可以从 scikit-learn 中调用相关的函数来绘制 PR 曲线，如下： ? 绘制出 ROC 曲线： ?
温州大学《机器学习》课程，主讲：黄海广 下载地址： https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 包含机器学习课程的pdf课件、代码等
scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。...对于初学者来说，有一个共同的困惑： 怎么使用scikit-learn库中的模型做预测？ 本文的目的就是解答这个困惑，手把手地教你使用机器学习模型。...二、如何使用分类模型 分类问题是指模型学习输入特征和输出标签之间的映射关系，然后对新的输入预测标签。...拿识别垃圾邮件举例，输入的是邮件的文本、时间、标题等等特征，而输出的则是垃圾邮件和非垃圾邮件两个标签。模型通过训练数据集，学习特征与标签的关系，才能做出预测。...回归预测 回归预测和分类预测一样，都是一种监督学习。通过训练给定的示例即训练集，模型学习到输入特征和输出值之间的映射关系，如输出值为0.1，0.4，0.8......
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。...而线性回归可能是最重要且使用最广泛的回归技术之一。这是最简单的回归方法之一。它的主要优点之一是线性回归得到的结果十分容易解释。...scikit-learn scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据，减少维数，实现回归，分类，聚类等的方法。...statsmodels 如果要实现线性回归并且需要功能超出scikit-learn的范围，则应考虑使用statsmodels可以用于估算统计模型，执行测试等。...建模 接下来的步骤就和之前的类似了。其实多项式回归只是多了个数据转换的步骤，因此从某种意义上，多项式回归也算是线性回归。
问题来自慕课斯坦福机器学习课程 问题 ·输入数据只有一维：房子的面积 ·目标的数据只有一维：房子的价格 根据已知房子的面积和价格进行机器学习和模型预测 数据见文章末尾 数据需要标准化X=(X-aver...np.linspace(-2, 4, 100) # 利用Numpy的函数定义训练并返回多项式回归模型的次数 # deg参数代表着模型参数中的n，即模型中多项式的次数 # 返回的模型能够根据输入的x（默认是...(x, y, c="g", s=6) plt.show() # (-2,4)这个区间上取100个点作为画图的基础 x0 = np.linspace(-2, 4, 100) # 利用Numpy的函数定义训练并返回多项式回归模型的次数...=x0: np.polyval(np.polyfit(x, y ,deg), input_x) # 根据参数n、输入的x,y返回相对应的损失 def get_cost(deg, input_x,input_y...() 参考文献 Python与机器学习实战 何宇健 数据集 在桌面创建txt文件，注意代码中的路径 house_prices.txt 2104,399900 1600,329900 2400,369000
1.4.2 没有代表性的训练数据 为了让模型有更好的泛化能力，很重要的一点是你的训练数据应该有很好的代表性，无论你使用的是基于实例学习还是基于模型学习。...下图展示了三种模型：蓝色点线表示原始的线性模型，缺少一些国家的数据；红色短划线表示第二个线性模型，使用了所有国家的数据训练得到的；蓝色实线表示的模型与第一个类似，只是使用了正则化限制。...1.4.6 欠拟合 正如上文所说，欠拟合是与过拟合对立的概念：它发生在模型过于简单以至于不能很好地拟合数据的时候。例如，生活满意度的线性模型就可能存在欠拟合，实际的模型可能要比线性模型更加复杂。...机器学习类型有很多：监督式和非监督式，批量学习和在线学习，基于实例学习和基于模型学习等。 在一个机器学习工程中，我们收集数据作为训练集，使用学习算法在训练集上进行训练。...简化意味着丢弃一些多余的不具备泛化能力的细节。然而，决定哪些数据保留，哪些数据抛弃，我们必须做出假设。例如，一个线性模型假设数据是呈线性关系的，实例与直线之间的距离仅仅是噪声，是可以忽略的。
随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样 一、随机数种子基础应用 在python中简单运用随机数种子 import random random.seed...二、随机数种子在scikit-learn中的应用(以鸢尾花为例) 注：以下代码需要在你的环境中先行安装scikit-learn工具包 具体方法可以参考https://blog.csdn.net/quicmous.../article/details/106824638 首先scikit-learn中鸢尾花的数据集需要我们进行拆分，将其拆分为训练集和测试集。...iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) X,y分别为原数据与标签...，0.3指的是把X和y随机分为30%的测试数据和70%的训练数据 这里的随机数种子参数为random_state 在未来想要重新获取X_train, X_test, y_train, y_test的时候可以再次调用以下语句
这种结构帮助读者逐步构建知识框架，不会一开始就陷入复杂的细节中。用Python与Scikit-learn构建高效机器学习模型机器学习是当今数据科学和人工智能领域的重要组成部分。...Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，提供了一系列简单而高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。...= scaler.transform(X_test)模型构建与评估构建模型我们将使用K近邻算法（KNN）作为示例，展示如何使用Scikit-learn构建机器学习模型：from sklearn.neighbors..., svm_accuracy]}results_df = pd.DataFrame(results)print(results_df)结论与展望在本节中，我们详细探讨了如何使用Scikit-learn进行机器学习数据建模...未来，随着深度学习和大数据技术的发展，结合Scikit-learn与深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）将为机器学习建模开辟新的方向。
支持向量机（SVM）是监督学习中最有影响的方法之一。它的大致思想是找出距离两个类别（暂时以二分类问题为例）最近的点作为支持向量，然后找出一个最佳决策边界，以使从决策边界到支持向量的距离最大化。...上述公式对应的是 hard margin 的损失函数和约束条件，w 表示各个特征的权重向量，在一个二分类问题中，标签值y取+1和-1， 表示我们求得的决策边界，表示经学习后分得的正类，表示经学习后分得的负类...，表示的应该是经过支持向量且与决策边界平行的区域，在 hard margin 情形下，该区域是没有任何点的。...SVM 中另一个经常会出现的概念恐怕就是核了。通过核技巧，可以避免大量的点积运算，是计算更加高效，它同时保证了有效收敛的凸优化技术来学习线性模型。...: 整型数字，默认值为0，若为大于0的整数，则会在训练过程中不断输入与训练相关的条件与参数； max_iter: 整型数字，默认值为1000，用于指定迭代的最大次数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
