在机器学习中，有时候我们可能会遇到 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields 的错误。这个错误通常是由于训练数据和测试数据在特征列上不匹配导致的。本文将介绍如何解决这个错误，并提供一些可能的解决方案。
数据清洗，是数据分析的星光耀眼的序幕，因为原始数据集可能蕴含各种幽灵，而这些隐患将影响最终分析和建模的辉煌表演。通过巧妙的数据清洗，数据的可靠性得以提升，为分析和模型的绚丽演绎打下坚实基石。
KNN（k-nearest neighbors）又叫做K近邻，是机器学习中相对简单好理解的算法，并且它是个几乎不需要训练就可以得到预测结果的模型。
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型，需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
机器学习 机器学习（Machine Learning）通过算法、使⽤历史数据进⾏训练，训练完成后会产⽣模型。未来当有新的数据提 供时，我们可以使⽤训练产⽣的模型进⾏预 测。 机器学习训练⽤的数据是由Feature、Label组成的。 Feature :数据的特征,也叫做特征列，例如湿度、⻛向、季节、⽓压。 Label：数据的标签，也叫做⽬标值，例如降⾬（0.不会下⾬，1.会下⾬），天⽓状况（1.晴天，2.⾬天，3.阴 天，4.雾天） 机器学习->机器学习算法->程序的迭代 传统机器学习(在公司的数据挖掘中比
当你在使用机器学习或数据分析的过程中，碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时，一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。
k 近邻算法是一种采用测量不同特征值之间的距离的方法对样本进行分类的算法。 他的工作原理是，存在一个样本数据集合，并且每个数据都存在分类标签，对于没有标签的新数据，将这个新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似的数据(最近邻)的分类标签。 通常来说，我们只选择样本数据集中前 k 个最相近的数据，这就是 k 近邻算法的得名，通常 k 都不大于 20，在这 k 个数据中，出现次数最多的分类就输出作为新数据的分类。
在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。
编译：文明、笪洁琼、天培 今天，文摘菌想谈谈监督学习。 监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。 这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白。 当然了，如果你已经熟练掌握监督学习，也不妨快速浏览这篇教程，检验一下自己的理解程度~ 什么是监督学习？ 在监督学习中，我们首先导入包含有训练属性和目标属性的数据集。监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之间的关系，然后将学习到的关系对新样本（未被标
导入 pandas 库，用于对数据进行处理； 导入 apyori 库，用于进行关联规则挖掘。
在K-Means算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据，但是算法中，聚类的类别个数k仍需事先制定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和K-Means++将很难对其精确求解，对此，有一些改进的算法被提出来处理聚类个数k未知的情形。Mean Shift算法，又被称为均值漂移算法，与K-Means算法一样，都是基于聚类中心的聚类算法，不同的是，Mean Shift算法不需要事先制定类别个数k。
笔者在使用LogisticRegression模型进行预测时，报错 Traceback (most recent call last): File “D:/软件（学习）/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”, line 55, in predicted_np = clf.predict(test_np) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 281, in predict scores = self.decision_function(X) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 257, in decision_function X = check_array(X, accept_sparse=‘csr’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 573, in check_array allow_nan=force_all_finite == ‘allow-nan’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 56, in _assert_all_finite raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Age False
sklearn 中提供了很多常用（或高级）的模型和算法，但是真正决定一个模型效果的最后还是取决于训练（喂养）模型时所用的数据。sklearn 中的 sklearn.datasets 模块包含了数据生成相关的功能。主要包含以下几种类型的数据集：
为了方便用户学习机器学习和数据挖掘的方法，机器学习库scikit-learn的数据集模块sklearn.datasets提供了20个样本生成函数，为分类、聚类、回归、主成分分析等各种机器学习方法生成模拟的样本集。
https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/84797641
机器学习是当今科技领域的巨头之一，理解其基础理论对于成功应用该技术至关重要。本文将深入探讨机器学习的核心概念，为读者提供详细的解释和数学公式，同时通过实际的Python代码示例演示如何将这些理论付诸实践，以全方位、深入浅出的方式引领初学者迈入机器学习的世界。
赛程规划： 参赛报名：2022年8月20日（10点）-10月10日（24点） 线上参赛：2022年8月27日（10点）-10月16日（24点） 复现提交：2022年10月17日-10月23日（16点前） 代码审核：2022年10月24日-2022年11月2日 公布晋级：2022年11月3日-2022年11月6日 决赛答辩：2022年11月18日（暂定）
程序开发时，很难把所有的特殊情况都处理的面面俱到，通过异常捕获可以针对突发事件做集中的处理，从而保证程序的稳定性和健壮性。（健壮：可以理解为功能强大）
“ 最近在学习数据分析的知识，接触到了一些简单的NLP问题，比如做一个文档分类器，预测文档属于某类的准确率，应该怎么做呢
在程序执行时，可能会遇到不同类型的，并且需要针对不同类型的异常，做出不同的响应，这个时候就需要指定错误类型了
这里实现了关于论文里基于密度聚类算法(density-based clustering algorithm) 创建学习课程，以采用数据分布密度来评估训练样本的复杂度 - curriculum_clustering.
参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5017742.html
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。 机器学习：问题设置 一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 （比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。 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
当 Python解释器接收到异常对象时，如何为该异常对象寻找 except块呢？注意到前面的代码中的except块，这个块是专门用于处理该异常类及其子类的异常实例。
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
什么是监督学习？ 在监督学习中，我们首先要导入包含训练特征和目标特征的数据集。监督式学习算法会学习训练样本与其相关的目标变量之间的关系，并应用学到的关系对全新输入（无目标特征）进行分类。 为了说明如何
k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类，并且没有显式的训练过程。本文将介绍k最近邻算法的基本原理和使用方法，并通过一个示例来说明其应用过程。
kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。 kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。
【导读】1月28日，Vihar Kurama和Sai Tejaswie撰写了一篇机器学习技术博文，为读者介绍了如何用python进行监督学习。作者首先解释什么是监督学习，并讲解了监督学习中的两个任务：
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
上面那句话因为缺少冒号:，导致解释器无法解释，于是报错。这个报错行为是由Python的语法分析器完成的，并且检测到了错误所在文件和行号（File "<stdin>", line 1），还以向上箭头^标识错误位置（后面缺少:），最后显示错误类型。
它是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法，它在训练阶段只是把数据保存下来，训练时间开销为 0，等收到测试样本后进行处理。
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：陈韵竹、路雪 本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法，并用Scikit-Learn做了实例演示。
当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点，我经常能看到下面这样的问题：
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。
1.异常 程序在运行的时候，如果python解释器遇到一个错误，会停止程序的执行， 并且提示一些错误的信息，这就是异常 我们在程序开发的时候，很难将所有的特殊情况都处理， 通过异常捕获可以针对 突发事件做集中处理，从而保证程序的健壮性和稳定性
KNN is a supervised machine learning algorithm that can be used to solve both classification and regression problems. The principal of KNN is the value or class of a data point is determined by the data points around this value.
将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。
在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务，多少英雄豪杰为之头痛不已。
机器学习主要用于解决分类、回归和聚类问题，分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类的类别）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作负类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别。
让我们开始用 Python 探索数学与科学的世界。本章将从一些简单的问题开始，这样你就可以逐渐了解如何使用 Python。首先是基础的数学运算，随后编写简单的程序来操作和理解数字。
myList = "Hello World" a = myList[3:8] A. llo W' B. llo Wo' C. 'lo Wo' D. 'o Wor'
编译 | AI科技大本营 参与 | 王柯凝 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】继马斯克的重型火箭猎鹰火箭（Falcon Heavy）发射成功后，营长的朋友圈被持续刷屏，虽然特斯拉Roadster飞偏了，但不可否认未来是属于科技的，更是属于人工智能和机器学习的，任何一个不了解这些技术的人都会很快发现自己将落后于这个时代。 对于人工智能和机器学习来说，目前有很多种可以实施的技术和工具用来解决实时问题，其中，监督学习（Supervised Learning）是最常用的方法之一。什么是监督学习？监督学习如
K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，意思是我们知道样本集中的每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
【Python深度学习之路】-4 监督学习 4.1 了解监督学习（分类） 监督学习：根据积累的经验数据对新的数据或将来的数据进行预测，或者进行分类的一种学习方式。 无监督学习：对积累的经验数据中所存在的结构，以及关联性进行分析的学习方式。 强化学习：通过设定报酬、环境等条件来实现学习效果最大化的一种学习方式。 监督学习的分类： 回归：通过读取现存数据中的关联性，并根据这些关联性来实现数据预测的一种算法。（针对连续性的值） 分类：以数据预测为目的对离散值进行预测。 二分分类与多元分类
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
它的本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别。
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