今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。
本数据集涵盖了与睡眠和日常习惯有关的诸多变量。如性别、年龄、职业、睡眠时间、睡眠质量、身体活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、每日步数、以及是否有睡眠障碍等细节。
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在我们遇到的所有机器学习算法中，KNN很容易成为最简单的学习方法。 尽管它很简单，但是事实证明它在某些任务上非常有效（正如您将在本文中看到的那样）。
大家好，上周太忙，没有更新Pytorch轻松学系列文章，但是我还是会坚定的继续走下去的，所谓有始有终，这个系列我会一直坚持写下去，希望大家继续支持我，积极给我反馈，当然也感谢大家的信任与点赞支持。
本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
本文用的环境是Jupyter notebook，方便大家查看变量所存数据以及便于执行，文末可回复关键字“比赛”获取代码文件。 # 导入相应的科学计算以及可视化工具包 from matplotlib i
本文介绍机器学习中的分类算法kNN(k-NearestNeighbor)，即k邻近算法。核心思想类似“近朱者赤近墨者黑”，每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
本文通过实例介绍了如何利用机器学习算法对数据集进行分类，并采用投票方式集成分类器。首先介绍了数据集的特点，然后根据数据集的特点选择了合适的特征工程方法，接下来介绍了多种分类器，并通过交叉验证和投票的方式确定最佳分类器。最后通过预测结果，实现了对数据集的分类。
在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易学会的。尽管它很简单，但事实证明它在某些任务中非常有效（我们将在本文中看到）。
文章目录 网页服务 确定研究目标 数据可视化 预处理 数据值化 缺失值处理 无量纲化 特征选择lasso 模型 方法1：生存模型 方法2：logistics 结果 网页服务 网页服务地址 确定研
在机器学习的世界里，我发现K邻近算法（KNN）分类器是最直观、最容易上手的，甚至不需要引入任何数学符号。
MNIST数据集是由美国高中生和人口普查局员工手写的70000个数字的图像，其中60000张训练图像，10000张测试图像。它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，被称为机器学习领域的"Hello World"。因此像sklearn和tensorflow这种机器学习框架都内置了MNIST数据集。
我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。计算机正从大型主机过渡到 PC 再过渡到云计算。但它的定义不是发生了什么，而是未来几年将要发生什么。
简介：慢性肝病近年来对印度负担很高， 2017年由于肝硬化导致近22万人死亡。慢性肝病也会带来严重疾病的重叠感染，急性慢性肝功能衰竭，增加暴发性肝功能衰竭和死亡率。在本次案例中，我们对影响印度肝病发生的指标进行了探索性分析，并建立机器学习分类模型，对肝病进行自动智能诊断。
选自TowardsDataScience 作者：Sam Grassi 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 K 近邻算法，简称 K-NN。在如今深度学习盛行的时代，这个经典的机器学习算法经常被轻视。本篇教
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译团队|姚佳灵 吴怡雯 黄念 本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征，学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据，而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些！ 简而言之，预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中，scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功能。有更多的选择来进行预
《2020腾讯广告算法大赛》复赛已经接近尾声，作为一瓶初赛酱油，打算做个复盘，留个笔记，本来初赛结束就打算写的，被各种事情耽搁了，直到今天才动手开写
数据挖掘是一个通过对大量数据进行清理和处理，以发现其中隐藏的信息和模式的过程。简单来说，它是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程，也称为知识发现。
接上一篇《R语言模拟：Bias-Variance trade-off》，本文通过模拟分析算法的泛化误差、偏差、方差和噪声之间的关系，是《element statistical learning》第七章的一个案例。
一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可应用于回归。 KNN的基本思想有点类似“物以类聚，人以群分”，打个通俗的比方就是“如果你要了解一个人，可以从他最亲近的几个朋友去推测他是什么样的人”。 在分类领域，对于一个未知点，选取K个距离（可以是欧氏距离，也可以是其他相似度度量指标）最近的点，然后统计这K个点，在这K个
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址：http://www.icoolxue.com/album/show/113 1）python3新增特性： A： print()变化 B： 新增bytes类型，可以与str进行互换，以b字母作为前缀 C： 新增format()进行格式化处理 D： dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems()， 新增keys(), values(), it
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址：http://www.icoolxue.com/album/show/113 1）python3新增特性： A： print()变化 B： 新增bytes类型，可以与str进行互换，以b字母作为前缀 C： 新增format()进行格式化处理 D： dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems()， 新增keys(), values(), i
表达矩阵只需要tumor数据，不要normal，将其去掉，新表达矩阵数据命名为exprSet；
年前小编入手了两本机器学习的书籍，第一本是《机器学习与R语言》，基于R软件进行示例教学的；第二本是《机器学习实战》则是基于Python。想学习机器学习的朋友可以考虑入手这两本书：
下面的图形显示的是Product_Category_1字段中每个取值的占比，主要集中在1-5-8
从感知器到支持向量机 上一章我们介绍了感知器。作为一种二元分类器，感知器不能有效的解决线性不可分问题。其实在第二章，线性回归里面已经遇到过类似的问题，当时需要解决一个解释变量与响应变量存在非线性关系的问题。为了提高模型的准确率，我们引入了一种特殊的多元线性回归模型，多项式回归。通过对特征进行合理的组合，我们建立了高维特征空间的解释变量与响应变量的线性关系模型。 随着特征空间的维度的不断增多，在用线性模型近似非线性函数时，上述方法似乎依然可行，但是有两个问题不可避免。首先是计算问题，计算映射的特征，操纵高维的
我们正在应对一场空前规模的流行病。全世界的研究人员都在疯狂地试图开发一种疫苗或COVID-19的治疗方法，而医生们正试图阻止这种流行病席卷整个世界。
我是一个婚恋网站的数据分析师，新入职的第二天，接到老板的任务，让我预测来婚恋网站新注册的男生&女生是否会约会成功。 如何预测一个新来的男生是否会约会成功呢？这很简单，只需要调出一下数据库中之前注册网站的会员信息及跟踪情况，看看和这个新来的男生条件最接近的男生是否约会成功了，那么就可以大致预估新来的男生是否会约会成功。中国有句老话叫做“近朱者赤，近墨者黑”，正是这个道理。比如下图，假设我们将男生的条件划分为三个维度，颜值、背景和收入。蓝色点代表约会成功，灰色点代表未约会成功。红色点代表新来的男生，他和两个蓝色
应该是第一次跟周老师见面过后，周老师就建议我先开始学学Deep Learning相关的知识，为开学后进入正式的研究打个基础。回来之后自己信心满怀地买了李沐大神的《动手学深度学习（PyTorch版）》，然后便开始了自己的学习DL之路。
关键词：机器学习，算法 正文： 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括： 1.决策树
KNN（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。
导读：随着电子商务规模的不断扩大，电商平台的商品数量和种类呈爆发式增长，用户往往需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，“个性化推荐”技术应运而生，有效地节约用户时间，提升电商成单率。本篇文章中，将为大家介绍个性化推荐系统的实现方法，并送上一份基于飞桨（PaddlePaddle）实现个性化推荐的代码教程。
文章目录 缺失值处理:多重插补 数据政策化处理 特征筛选 模型建立 缺失值处理:多重插补 rm(list = ls()) library(VIM) library(naniar) library(ggplot2) library(mice) # read data data_exercise <- read.csv('./data/init_data.csv') data <- data_exercise summary(data) clomns <- colnames(data) # create a
缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化
在过去几年中，客户对航空公司的满意度一直在稳步攀升。在 COVID-19 大流行导致的停顿之后，航空旅行业重新开始，大家越来越关注航空出行的满意度问题，客户也会对一些常见问题，如『不舒服的座位』、『拥挤的空间』、『延误』和『不合标准的设施』等进行反馈。
项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户
上一节一起学习了one-hot编码，那么本节主要偏重实践，一起践行one-hot！
试想一下，当你想买一辆新车时，你会直接走到第一家汽车商店，并根据经销商的建议购买一辆车吗？这显然不太可能。
项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Linear Regression library(MASS) lm_fit = lm(medv~poly(rm,2)+crim,data = Boston) # 构建线性模型 summary(lm_fit) # 检查线性模型 Ridge Regreesion and Lasso # 岭回归与lasso回归跟其他模型不同，不能直接以公式的形式把数据框直接扔进去，也不支持subset；所以数据整理工作要自己做 library(glmnet) library(ISLR) Hitters = na.omit(
KNN(K-Nearest Neighbor)，即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。简单来说，它是根据“最邻近”这一特征来对样本进行分类。
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。 ” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官） 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不是因为已经取得的成就，而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就。 对我来说，如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及，从而带来了计算的春天。作为一名数据科学家，我可以建造一个数据处理系统来进行复杂的算法运算，这样每小时能赚几美金。可是学习这些算法却花了我
孤立森林或“iForest”是一个非常漂亮和优雅简单的算法，可以用很少的参数来识别异常。原始的论文对广大的读者来说是容易理解的，并且包含了很少的数学知识。在这篇文章中，我将解释为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法，提供算法的总结，算法的历史，并分享一个代码实现。
来源丨数据STUDIO 在本文中，云朵君将介绍一些非常独特的并且好用的 Python 包，它们可以在许多方面帮助你构建数据的工作流。 Python 可以说是最容易入门的编程语言，在numpy，scipy等基础包的帮助下，对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言，在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展，开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。 1、Knockknock Knockknock是一个简单的Python包，它会在机器学习模型训练结束
本文是一个基于kaggle机器学习实战案例：基于机器学习的信贷违约预测实战，采用了多种模型，最终结果随机森林模型排名第一。
大数据文摘作品，转载需授权 编译：@酒酒 校正：寒小阳 && 龙心尘 摘自：http://www.analyticsvidhya.com 大数据文摘“机器学习”专栏成立啦！ 欢迎大家留言提出宝贵意见，欢迎投稿给我们。如何加入我们？文章末尾有说明: “谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。 ” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官） 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不
上一节我们完成了 KNN 算法理论的学习，同时还手动写了一个简易版的 KNN 分类器。今天我们来进行 KNN 的实战，看看如何通过 KNN 算法来解决生活中的问题。
摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习应该从哪些角度做特征工程？从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用PCA降维技术等。
为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）
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