pandas入门系列本期就完结了,该系列一共三期,学习后可以初步掌握经典库pandas使用方法,前文回顾 10分钟入门Pandas-系列(1) 10分钟入门Pandas-系列(2)
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
因为数据是随机生成的,我们需要检查是否有出现这种情况:name、subject、time、grade4个字段相同,但是score出现了两次,防止数据不规范。写了一个循环来进行判断:
1、从记录中选出所有fault_code列的值在fault_list= [487, 479, 500, 505]这个范围内的记录
看本文之前先看看Panda是概览,大致了解一下:数据分析篇 | Pandas 概览
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame,默认显示 5 条数据,也可以指定要显示的数量。
线性回归是机器学习中最简单的算法,它可以通过不同的方式进行训练。 在本文中,我们将介绍以下回归算法:线性回归、Robust 回归、Ridge 回归、LASSO 回归、Elastic Net、多项式回归、多层感知机、随机森林回归和支持向量机。除此以外,本文还将介绍用于评估回归模型的最常用指标,包括均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。
通常,当我们在学校学习时,编程美学不是一个关键问题。用 Python 写代码时,个人也会遵循自己的风格。然而,当我们必须花大把时间来理解一个人的隐式代码时,这项工作肯定不受欢迎,这种情况同样可能发生在别人阅读我们的代码时。所以,让我们聚焦 Python 之禅和一些改进技巧,从而解决问题。
下面这个过程是一个最基础的模型建立到评估到预测的流程, 几乎都是遵循这样的一个过程,
选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 判断长短期记忆模型在序列预测问题上是否表现良好可能是一件困难的事。也许你会得到一个不错的模型技术得分,但了解模型是较好的拟合,还是欠拟合/过拟合,以及模型在不同的配置条件下能否实现更好的性能是非常重要的。 在本教程中,你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后,你将了解: 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较
维卷积神经网络,可以用来做一维的数据分析,以家用电器的识别分类作为背景。使用excel画出的简单的图形如下,横坐标为用电器开启后的秒数,纵坐标为某一秒的有功功率,由上至下分别为空调(Air Conditioner),冰箱(Refrigerator),烤炉(Stove): !
前段时间,MeteoAI小伙伴参加了讯飞移动广告反欺诈算法挑战赛算法挑战大赛[1],最终取得了复赛14/1428名的成绩。这是第一个我们从头到尾认真刷完的比赛,排名前1%其实我们觉得也还算可以,但还是比较遗憾与获奖区(前十名)擦肩而过......整个过程也是相当的波澜起伏,最高排名我们11名,可谓就是差一点点点就进入头部梯队了。不过通过这次比赛我们也确实收获了不少。
然后通过滑窗来构造多个X,如下图所示,第一列为是将原始值往后移6个时间步,其他列依次类推。
在以前的文章中我们介绍过一些基于遗传算法的知识,本篇文章将使用遗传算法处理机器学习模型和时间序列数据。
该文摘要总结:利用卷积神经网络来对图像进行特征提取和分类,使用预训练的VGG16网络作为基础网络,通过修改网络结构以适应自己的数据集,并使用合成数据集进行训练。在训练过程中,使用了数据增强技术,包括旋转、翻转和水平翻转等,以提高模型的性能。最终,该模型在测试集上获得了85.43%的准确率,表现良好。
电脑上看效果好,不用左右滑屏。都调好了,复制粘贴就可以在PyCharm里直接跑起来。 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要安装和引入的包有tensorflow\pandas\numpy\matplotlib\scikit-learn # 使用pip安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow pandas matplotlib scikit-learn import numpy as
我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中,都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果。
Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时,除了xgboost/lightgbm/catboost之外,又不想搞训练很慢的深度学习模型时,可以尝试考虑的一个能够快速落地的机器学习baseline基准。
ALS可参考:练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现:商品推荐 + 用户人群放大
这种分类问题是kaggle挑战的内容之一。目标是建立一个分类器,将图像分类为“仙人掌”或“非仙人掌”。训练集包含17500张图像,而验证集包含4000张图像。具有仙人掌迹象的图像位于名为cactus的文件夹中,反之亦然。以下是训练数据集中的示例。
尽管TensorFlow设计上足够灵活,可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型,尤其常用于实现神经网络模型。
来源:Deephub Imba本文约1200字,建议阅读5分钟将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测。 我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中,都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果。 但是在这篇文章将使用更高级的技术来预测时间序列,本文将使用 Prophet 来提取新的有意义的特征,例如季节性、置信区间、趋势等。 时间序列预测 一般情况下 LightGBM 模型都会使用一些lag的特征来预测未来的结果,这样做一般
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。
日前,Kaggle发布了ICR - Identifying Age-Related Conditions疾病识别大赛。这是一个机器学习中的二分类任务,需要你使用ML的方法对病人进行诊断,判断病人是否有相关疾病,从而为医生提供进行合理诊断的依据。
pandas 用于在各种文件中提取,并处理分析数据; 有DataFrame数据结构,类似表格。
在使用“sklearn”构建机器学习模型时,想必大家应该都遇到过下面这个错误吧: 当处理分类(字符串)变量时,这个错误就发生了。在sklearn中,你需要在数值格式中转换这些分类。为了实现这种转换,我
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)。
相关博文: [Hands On ML] 3. 分类(MNIST手写数字预测) [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别 [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别(简单神经网络) 04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络
1. Introduction 按照教程给的7个特征,给定5种参数下的随机森林模型,选出mae误差最小的,进行提交 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # Read the data X_full = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col='Id') X_test_full = pd.read_csv('../input/test.csv', in
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
学习资料: https://www.youtube.com/watch?v=si8zZHkufRY&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3&index=5 情
到目前为止,训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。
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。
这个错误是因为在你的循环中,你在每次迭代时都试图将'年月'列设置为索引。然而,一旦你在第一次迭代中将'年月'列设置为索引,它就不再是数据框的一部分,所以在后续的迭代中,你不能再次将它设置为索引。
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可解释的AI(XAI)一直是人们研究的一个方向,在这篇文章中,我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。在这个过程中,我们将介绍:
在Keras网络训练过程中,fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时,每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能,Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求,在网上没有找到现有的功能实现方法,于是自己对源码进行了微调,实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能,记录如下。 原理简介 通过查看源代码,发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据,该函
References 官方文档:multi_gpu_model(https://keras.io/utils/#multi_gpu_model)以及Google。 误区 目前Keras是支持了多个GPU同时训练网络,非常容易,但是靠以下这个代码是不行的。 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" 当你监视GPU的使用情况(nvidia-smi -l 1)的时候会发现,尽管GPU不空闲,实质上只有一个GPU在跑,其他的就是闲置的占用状态,也就是说,如果你的电脑里面有
来源:DeepHub IMBA 本文约3000字,建议阅读9分钟 本文教你如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。 可解释的AI(XAI)一直是人们研究的一个方向,在这篇文章中,我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。在这个过程中,我们将介绍: 如何将LIME应用到扑克游戏中; LIME如何工作; LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。“五张”使用一种扑克牌的游戏规则,其中的组合决定了你是否赢得
本文数据来源kaggle的House Prices: Advanced Regression Techniques大赛。
本文将以Titanic生存预测问题为范例,介绍对结构化数据进行预处理并喂入Keras模型的方法。
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)。
时间序列预测是一个过程,获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。
import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10)
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTM准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTM LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:Keras实现CNN-LSTM模型 LSTM 07:Keras实现Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
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。
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