导入可能用到的Python库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import re 目标 学习机器学习算法...——线性分类器 使用良性/恶性乳腺癌肿瘤数据集进行预测 理论学习 线性分类器 特征与分类结果存在线性关系的模型为线性分类器，模型通过累积特征和对应权值的方式决策，几何学上可看成一个n维空间中的超平面，学习的过程就是不断调整超平面的位置与倾斜程度...logistics的线性分类器，可以将输出看做取1值的概率，那么，该分类器可以视为一个条件概率$P(y|x)$，其中w与b是分布的参数，于是我们使用最大似然估计的方法确定这个评价函数(其中y是期望输出，...()函数，使用fit_transform()计算出的均值方差标准化 模型建立与训练 模型建立 logistics分类器 from sklearn.linear_model import LogisticRegression...lr = LogisticRegression() SGD分类器 from sklearn.linear_model import SGDClassifier sgdc = SGDClassifier
监督学习算法将学习训练样本和其目标变量之间的关系，然后应用习得的关系对无目标属性的全新输入进行分类。 为了阐明监督学习如何工作，让我们考虑一个案例：根据学生的学习时长预测学生的成绩。...监督学习算法的最终目标是：以最大的准确率预测给定新输入 X 的 Y 值。有几种方法都可以实现监督学习，我们将探索其中一些最常用的方法。 基于给定的数据集，机器学习问题将分为两类：分类和回归。...剩下的数据自然就是测试集了，且二者相互独立，也就是说测试集不参与训练过程。 测试集用于评估分类器的预测准确率。分类器的准确率指分类器在测试集中作出正确预测的百分比。...当输入未知元组时，k 近邻分类器在模式空间中搜索最接近未知元组的 k 个训练元组。这 k 个训练元组就是未知元组的 k 个「最近邻」。 「亲密度」由距离度量定义，例如欧式距离。...合适的 K 值根据实验而定。 在下面的代码片段中，我们从 sklearn 中导入 KNN 分类器，将其用于我们的输入数据，之后用于对花进行分类。
随机森林分类器有一个称为“depth”的超参数，它决定了森林中单个决策树的最大深度。我们的目标是找出哪个跨模型管道组件的超参数组合能提供最好的结果。...在离线训练过程中，我们将140个OpenML参考数据集的偏度、峰度、特征个数、类数等38个元特征列成表。对每个参考数据集进行贝叶斯优化训练，并对训练结果进行评价。...分类特征独热编码 使用平均数、中位数或模式的归因 归一化 使用类权重平衡数据集 特征预处理程序 在数据预处理之后，特征可以选择使用下列特征预处理器[2]中的一种或多种进行预处理。...利用主成分分析、SCV、核主成分分析或ICA进行矩阵分解 单变量特征选择 基于分类特征选择 特征聚类 核逼近（Kernel approximations） 多项式特征扩展 特征嵌入 稀疏表示与变换 模型集成...如果客户同意村换，目标变量是“是”;如果客户决定不存款，目标变量是“否”。 我们使用Pandas来读取。
背景传统的体育训练主要依赖于经验和直觉，但随着大数据和机器学习的兴起，运动科学领域开始探索如何利用这些先进技术来提高训练的效果。机器学习可以分析庞大的运动数据，发现模式和规律，从而更好地指导训练过程。...常用的模型包括神经网络、决策树、支持向量机等。模型的训练过程需要使用历史数据，使模型能够学到运动员的特征和表现模式。...伤病预防与康复假设一名足球运动员在训练中出现了膝盖损伤的征兆。通过机器学习模型，可以分析运动员的运动学数据、训练强度、以及生理指标，预测是否存在受伤的风险。...特征选择injury_features = injury_data[['RunningSpeed', 'TrainingIntensity', 'PhysiologicalIndex']]# 使用二分类模型...，目标变量为对手团队的战术类型opponent_target = opponent_data['TacticsType']# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test
project_id=2 个人信用风险评估项目 实训目标 本实训首先读取德国信用数据集，并查看数据的基本统计信息。...其次借助Python第三方库，使用可视化工具绘制多个图表对德国信用数据集进行探索性分析，展示变量的取值分布以及变量间的相互联系，以及各变量与标签之间的相关性大小。然后对数据进行预处理，构建模型并评估。...通过实训，学生将进一步夯实Python语言的编程能力，掌握Panda库的基本使用，理解基本的数据预处理方法，掌握通过Sklearn库进行分类模型构建以及评估的操作。...推荐实训课时：16 前置知识检测 开始项目实训前，请先进行本项目前置知识检测，检测是否具备相应的技能。完成检测后给予一定的评价和建议。...通过构建自动化的信用评分模型，以在线方式进行即时的信贷审批能够为银行节约很多人工成本。 项目流程 实训任务示例
、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大，目前sklearn版本是0.23。...数据集主要围绕分类和回归两类经典任务，对于不同需求，常用数据集简介如下： load_breast_cancer：乳腺癌数据集，特征为连续数值变量，标签为0或1的二分类任务 load_iris：经典鸢尾花数据集...，特征为连续数值变量，标签为0/1/2的三分类任务，且各类样本数量均衡，均为50个 load_wine：红酒数据集，与鸢尾花数据集特点类似，也是用于连续特征的3分类任务，不同之处在于各类样本数量轻微不均衡...对于不同类型任务，sklearn提供了多种度量指标，包括： 分类任务：准确率，所有样本中分类正确样本所占比例；精准率和召回率，一对相互矛盾的指标，适用于分类样本数量不均衡时，此时为了保证既定目标，可只选其中一个指标...与bagging模型并行独立训练多个基学习器不同，boosting的思想是基于前面训练结果逐渐训练更好的模型，属于串行的模式。
在监督学习中，我们首先导入包含训练属性和目标属性的数据集。监督学习算法将学习训练样本和其目标变量之间的关系，然后应用习得的关系对无目标属性的全新输入进行分类。...有几种方法都可以实现监督学习，我们将探索其中一些最常用的方法。 基于给定的数据集，机器学习问题将分为两类：分类和回归。如果给定数据同时具有输入（训练）值和输出（目标）值，那么它属于分类问题。...如果数据集有着连续数值属性而没有任何目标标签，那么它属于回归问题。 分类问题 让我们来举例说明。一名医学研究者希望通过分析乳腺癌数据来预测患者应该接受三种治疗方式中的哪一种。...剩下的数据自然就是测试集了，且二者相互独立，也就是说测试集不参与训练过程。 测试集用于评估分类器的预测准确率。分类器的准确率指分类器在测试集中作出正确预测的百分比。...合适的 K 值根据实验而定。 在下面的代码片段中，我们从 sklearn 中导入 KNN 分类器，将其用于我们的输入数据，之后用于对花进行分类。
、常用关联规则算法 5.3.2、 Apriori 算法 5.4、时序模式 第5章：挖掘建模 5.1、分类与预测 分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测 主要是建立连续值函数模型...它的 特点是网络结构不固定，而且在训练过程中不断改变 ANFIS自适 应神经网络 神经网络镶嵌在一个全部模糊的结构之中，在不知不觉中向训练数据学习，自动产生、修正 并高度概括出最佳的输入与输出变量的隶属函数以及模糊规则...神经网络 具有强大的拟合能力，可以用于拟合、分类等，它有很多个增强版本， 如递神经网络、卷积神经网络、自编码器等，这些是深度学习的模型基础 Keras 5.2、聚类分析 5.2.1、常用聚类分析算法...其目标是实现组内的对象相互之间是相似的 (相关的)，而不同组中的对象是不同的(不相关的)。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类效果就越好。...) + [u'聚类类别'] #重命名表头 r.to_excel(outputfile) #保存结果 # 用TSNE进行数据降维并展示聚类结果 from sklearn.manifold
[fdnvho677g.png] 如上图所示，句子输入至模型之前会进行tokenize 第一步，使用BERT 分词器将英文单词转化为标准词（token），如果是中文将进行分词; 第二步，加上句子分类所需的特殊标准词...那么 Bert 预训练过程究竟在做什么任务呢？Bert 一共设计了两个任务。...softmax 二分类，做一个预测两个句子是否是相邻的二分类任务。...可以看出，这两种任务都在训练过程中学习输入标记符号的 embedding，再基于最后一层的 embedding 仅添加一个输出层即可完成任务。...集成蒸馏，训多个大模型集成起来后蒸馏到一个上 先用多任务训，再迁移到自己的任务 Ref https://colab.research.google.com/github/jalammar/jalammar.github.io
机器学习基础概念 2.1 机器学习的分类 监督学习: 监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象和一个期望的输出值组成。...常见的监督学习算法包括线性分类器、支持向量机（SVM）、决策树、k近邻和随机森林等， 监督学习通过构建模型来识别模式和规律，从而能够做出预测和决策。...常见机器学习算法 线性回归算法 线性回归：用于预测连续值的方法，它假设特征和目标之间的关系是线性的 适用场景：线性回归适用于预测连续数值型目标变量，并且当自变量与目标变量之间存在线性关系时效果最佳...函数和损失函数 适用场景：逻辑回归适用于二分类问题，特别是当输出结果为二元（是/否，真/假）时 优点：计算效率高，易于实现，对于二分类问题有很好的分类效果 缺点：对于多分类问题效果较差，且对于非线性关系的数据拟合效果有限...评估模型通常使用独立的测试集，该测试集在训练过程中是未知的，以确保评估结果的客观性和公正性 我们举个简单的例子，实际中有更复杂的模型 from sklearn.model_selection import
，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大，目前sklearn版本是0.23。...数据集主要围绕分类和回归两类经典任务，对于不同需求，常用数据集简介如下： load_breast_cancer：乳腺癌数据集，特征为连续数值变量，标签为0或1的二分类任务 load_iris：经典鸢尾花数据集...，特征为连续数值变量，标签为0/1/2的三分类任务，且各类样本数量均衡，均为50个 load_wine：红酒数据集，与鸢尾花数据集特点类似，也是用于连续特征的3分类任务，不同之处在于各类样本数量轻微不均衡...对于不同类型任务，sklearn提供了多种度量指标，包括： 分类任务：准确率，所有样本中分类正确样本所占比例；精准率和召回率，一对相互矛盾的指标，适用于分类样本数量不均衡时，此时为了保证既定目标，可只选其中一个指标...与bagging模型并行独立训练多个基学习器不同，boosting的思想是基于前面训练结果逐渐训练更好的模型，属于串行的模式。
特征是用来描述数据点的属性，标签是我们希望预测的目标变量。例如，在垃圾邮件分类问题中，特征可以是邮件的词频，标签则是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。 监督学习的基本流程 数据收集：收集大量的已标注数据。...它通过找到一条最佳拟合直线来预测目标变量（标签）的值。线性回归模型假设目标变量与输入特征之间存在线性关系，即目标变量可以表示为输入特征的线性组合。...它通过学习数据特征与目标变量之间的关系，预测目标变量属于某个类别的概率。...同方差性：输入特征对目标变量的影响是恒定的。...plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend() plt.show() 代码解释： 数据生成：生成两个特征，目标变量根据特征和设定的条件生成二分类标签
1.1 明确问题 明确业务问题是机器学习的先决条件，即抽象出该问题为机器学习的预测问题：需要学习什么样的数据作为输入，目标是得到什么样的模型做决策作为输出。...，否则可能会导致数据泄漏，即存在和利用因果颠倒的特征变量的现象。...3.3 训练过程 模型的训练过程即学习数据经验得到较优模型及对应参数（如神经网络最终学习到较优的权重值）。整个训练过程还需要通过调节超参数（如神经网络层数、梯度下降的学习率)进行控制优化的。...4.1 评估指标 评估分类模型 常用的评估标准有查准率P、查全率R及两者调和平均F1-score 等，并由混淆矩阵的统计相应的个数计算出数值： 查准率是指分类器分类正确的正样本（TP）的个数占该分类器所有预测为正样本个数...（TP+FP）的比例；查全率是指分类器分类正确的正样本个数（TP）占所有的正样本个数（TP+FN）的比例。
分类时，由于训练集合中各样本数量不均衡，导致模型训偏在测试集合上的泛化性不好。解决样本不均衡的方法主要包括两类：（1）数据层面，修改各类别的分布；（2）分类器层面，修改训练算法或目标函数进行改进。...这个方法的问题在于，丢失数据带来的信息缺失。为克服这一缺点，可以丢掉一些类别边界部分的数据。 分类器层面 1....Thresholding Thresholding的方法又称为post scaling的方法，即根据测试数据的不同类别样本的分布情况选取合适的阈值判断类别，也可以根据贝叶斯公式重新调整分类器输出概率值。...一般的基础做法如下： 假设对于某个类别class在训练数据中占比为x，在测试数据中的占比为x’。分类器输出的概率值需要做scaling，概率转换公式为： ?...当然这种加权的方式亦可在模型训练过程中进行添加，即对于二分类问题目标函数可以转换为如下公式： ? 2.
KNN算法的封装调用封装代码如下%run my_knn/my_knn.py在封装之前，我们需要在同级目录下准备一个my_knn文件夹以及在文件夹下准备一个my_knn.py文件在调用之前需要先实例化，自定义的类名如下...它提供了大量的机器学习算法实现，包括分类、回归、聚类、降维等。sklearn还包括用于模型评估、数据预处理和特征选择的工具，以及用于模型训练和预测的API接口。...在分类问题中，目标是预测一个样本属于预定义类别中的哪一类。例如，将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件，将图像识别为猫或狗，将肿瘤分类为良性或恶性等。分类问题一般用于离散型目标变量。...回归问题一般用于连续型目标变量。区别分类问题和回归问题在目标变量的类型上有所不同。分类问题涉及到离散型的目标变量，例如类别标签，需要预测样本所属的类别。...而回归问题涉及到连续型的目标变量，需要预测数值型的输出。在算法选择上，分类问题和回归问题通常使用不同的机器学习算法。
一、有监督学习 有监督学习是机器学习中的一种重要方法，它利用带有专家标注的标签训练数据，学习从输入变量X到输出变量Y的函数映射。...它在线性回归基础上通过加入一个逻辑函数sigmoid来描述输入变量与输出变量之间的关系。...AdaBoost 通过调整学习器的权重，使得误差率较低的学习器获得更高的权重，从而生成强学习器。在回归问题和分类问题中，误差率的计算方式有所不同。...训练过程中，通常使用bagging、boosting等方法来生成不同的基本学习器，并调整它们的权重和参数。在训练完成后，我们就可以使用这个集成模型来预测新的数据点的分类或回归结果。...示例代码： 以下是使用iris数据集进行K-means聚类的示例代码： from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import
AutoML 系统（使用 15 个分类器、14 个特征预处理方法和 4 个数据预处理方法，产生具有 110 个超参数的结构化假设空间）。...声纳数据集[5]是一个标准的机器学习数据集，由 208 行数据和 60 个数字输入变量和一个具有两个类值的目标变量组成，例如二进制分类。...汽车保险数据集[6]是一个标准的机器学习数据集，由 63 行数据组成，一个数字输入变量和一个数字目标变量。...可以使用与上一节相同的过程，尽管我们将使用AutoSklearnRegressor类而不是AutoSklearnClassifier。 默认情况下，回归器将优化 指标。....py 的文件名。
相关系数法 使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值。...使用feature_selection库的RFE类来选择特征的代码如下： from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model...，袋外的准确率大幅度降低，说明此特征对于样本的分类结果影响很大，即重要程度越高。...3、嵌入法（Embedded） 嵌入特征选择方法和算法本身紧密结合，在模型训练过程中完成特征选择。...例如， 决策树算法每次都选择分类能力最强的特征； 线性回归+L2正则化：某些信号比较弱的特征权重减小； 线性回归+L1正则化：某些信号比较弱的特征权重为0； 弹性网络：L1惩罚项降维的原理在于保留多个对目标值具有同等相关性的特征中的一个
，结合子模型来得到最终结果，但他们也有一些区别 Boosting Boosting是GBDT与传统集成学习的一个主要区别 传统的集成学习训练过程中，分类器之间不会有任何联系，模型各自独立训练最后结合得出结果... 而Boosting训练过程中，分类器会根据上一个分类器的结果来调整，重点关注上一个分类器的误差点，从而更好地提高模型性能 残差 我们接下来来看看分类器之间是怎么联系的，残差代表分类器预测结果与真实值的差距...假设我们有一个预测数字的任务，目标值是40，则会有这样一个过程 第一个分类器预测结果为30，则残差为10 第二个分类器去拟合残差，这时第二个分类器的目标值变成了10，以此类推 最后得到的残差为0，完成任务...可以看到Boosting的思想是每一个分类器去拟合前一个分类器的残差，最后每个分类器的结果加起来就是真实值 GBDT的缺点 由于每个分类器要等待上一个分类器的结果，故模型无法并行训练，消耗的时间可能较多...python代码实现 代码 这段代码使用的数据集是虚拟的，我们这里主要学习模型是如何构建的，在实际任务中将数据集替换为真实数据集即可 # 导入必要的库 from sklearn.datasets import
概念理解 逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。...Sigmoid函数为： sigmoid函数形如s曲线下侧无限接近0，上侧无限接近1 例如，在进行预测的过程中，预测结果大于0.5的认为是属于一类，小于0.5的我们认为是第二类，进而我们实现二分类。...优点： 适合需要得到一个分类概率的场景，简单，速度快 缺点： 只能用来处理二分类问题，不好处理多分类问题 应用： 是否患病、金融诈骗、是否虚假账号等 2....y_pred：1维数组，或标签指示器数组/稀疏矩阵，预测值 labels：列表，shape = [n_labels]，报表中包含的标签索引的可选列表。...就是不输出训练过程，1的时候偶尔输出结果，大于1，对于每个子模型都输出。 warm_start：热启动参数，bool类型。默认为False。
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