作为成熟的科研图表,图例的重要性是不言而喻的。所谓一图敌千言,在气象科研领域,图表是进行数据可视化的利器,而图例是帮助阅读者理解图表信息的关键。绘图库matplotlib中专门辟出一个命令——Legend进行设置。下面首先介绍其常用关键字参数。
#例12-8 使用训练集和测试集,对iris数据进行分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.neural_network import MLPClassifier import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import joblib iris = data
本文代码参考了此处:fengdu78,本人添加了感知机算法的对偶形式,并对不同的参数下的迭代次数进行比较。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第11章,相关可视化的案例相关。
看着这图确实很普通,也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看的动态效果。但是其实想要画出来这个图,你需要掌握以下几个代码编辑方法:
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析,这对于现在的商业社会来说,变得至关重要。今天我们就来,谈一谈如何使用python来进行数据的可视化!
通过本文,你将了解并深刻理解什么是 KNN算法。 当然,阅读本文前,你最好会点python, 这样阅读起来才会没有障碍噢
关于步骤:参考之前的博客 关于代码与数据:暂时整理代码如下:后期会附上github地址,上传原始数据与代码完整版,
本文所有代码均在阿里天池实验室运行,本机的jupyter notebook也可运行。除此之外,还需要导入numpy,matplotlib,sklearn,seaborn包。每期文章前面都会有环境搭建说明。文中的讲解知识点均是按照从上往下讲解,将一些平常未接触到的知识点先将清楚,再融合自己的想法去学习探索。
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:
K-means算法: 关于步骤:参考之前的博客 关于代码与数据:暂时整理代码如下:后期会附上github地址,上传原始数据与代码完整版, 各种聚类算法的对比:参考连接 Kmeans算法
鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题,通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种,即山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Virginica)。这个任务是一个多类别分类问题,其中每个样本都属于三个可能的类别之一。
本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
KMeans()类提供了fit(), predict()等8个方法供数据拟合、预测等使用。 在利用肘部法则确定K值时需要建立聚类效果的指标,这时长长会用到求解两个向量之间距离的cdist()方法。格式如下:
再次开启机器学习之路,这次选择鸢尾花案例,这个案例数据挺好玩的,可以验证无监督学习和有监督学习,有监督学习可以采用各种分类算法、决策树算法,无监督学习可以采用各种聚类,并基于目标结果进行验证准确性。
本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。
在 scikit-learn 的 datasets 模块中,包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。
比方说我们在招聘一个机器学习算法工程师的时候,会依照这样的流程进行逐层的评选,从而达到一个树形结构的决策过程。而在这棵树中,它的深度为3.最多通过3次判断,就能将我们的数据进行一个相应的分类。我们在这里每一个节点都可以用yes或者no来回答的问题,实际上我们真实的数据很多内容都是一个具体的数值。对于这些具体的数值,决策树是怎么表征的呢?我们先使用scikit-learn封装的决策树算法进行一下具体的分类。然后通过分类的结果再深入的认识一下决策树。这里我依然先加载鸢尾花数据集。
其中,P ( y = 1 ∣ X ) P(y=1 | X)P(y=1∣X) 是样本为正类的概率,X XX 是输入特征向量,θ \thetaθ 是模型参数。
0 回顾 昨天推送了逻辑回归的基本原理:从逻辑回归的目标任务,到二分类模型的构建,再到如何用梯度下降求出二分类模型的权重参数。今天,我们将对这个算法兑现为代码,包括用于模拟数据集的生成,到模型的创建,权重参数的求解。这个过程是动手实践写代码的过程,这很有趣! 1 生成模拟的数据集 为了编写代码模拟二分类任务,我们的第一步工作是先生成用于测试的数据集,当然这一步也可以从网上找相关二分类任务的实际数据集。 首先看下生成的用于模拟的数据集长得样子,它有两个特征w1,w2组成,共有200个样本点,现在的任务是要
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你遇到过特征超过1000个的数据集吗?超过5万个的呢?我遇到过。降维是一个非常具有挑战性的任务,尤其是当你不知道该从哪里开始的时候。拥有这么多变量既是一个恩惠——数据量越大,分析结果越可信;也是一种诅咒——你真的会感到一片茫然,无从下手。
本文采用了sonar和Iris数据集,完整的程序代码实验报告pdf,数据集可以戳下面的链接下载。 Link:https://download.csdn.net/download/qq1198768105/71411278 实验报告图片版 📷 程序代码 以Iris数据集为例: k-means import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random # 正常导入数据 def load_dataset(): data = n
这个坐标轴变名用法,我真服气了,我在网上看大家写的教程,看的头晕,也没看懂他们写xtick到底怎么用的,最后找到官方教程,看了一个例子,over
前几天主要更新了一下机器学习的相关理论,主要介绍了感知机,SVM以及线性判别分析。现在用代码来实现一下其中的模型,一方面对存粹理论的理解,另一方面也提升一下代码的能力。本文就先从线性判别分析开始讲起,不熟悉的可以先移步至线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) - ZhiboZhao - 博客园 (cnblogs.com)对基础知识做一个大概的了解。在代码分析过程中,本文重点从应用入手,只讲API中最常用的参数,能够完成任务即可。 本文代码参考链接:https://github.com/han1057578619/MachineLearning_Zhouzhihua_ProblemSets
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且自变量之间存在线性相关,则称为多重线性回归分析。
load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据;用于回归问题
尽管名为“回归”,逻辑回归实际上是一种分类模型,广泛应用于各个领域。当今社会,深度学习在许多方面已取得了显著成果,使得传统方法相形见绌。然而,正是由于这些传统方法所具有的独特优势,它们依然在各个领域发挥着重要作用。
关联图是查找两个事物之间关系的图像,他能为我们展示出一个事物随着另一个事物的变化如何变化。
这篇博客中,主要用到了pandas的数据清洗和分析工作,同时也用到了sklearn中回归预测的知识,非常的简单,但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的,重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的,如果你有疑问,那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2],和原作者的github可以下载完整的代码和数据, 原文: https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycling/
之前我们讨论的 PCA降维,对样本数据来言,可以是没有类别标签 y 的。如果我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA 来降维,但 PCA 没有将类别标签考虑进去,属于无监督的。
scikit-learn提供了广义线性模型模块sklearn.linear_model. 它定义线性模型为:
sklearn(scikit-learn)是一个非常优秀的Python库,它封装了机器学习中常用的算法,包括监督学习、非监督学习等。它有以下几个特点:
PLA全称是Perceptron Linear Algorithm,即线性感知机算法,属于一种最简单的感知机(Perceptron)模型。
聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 这里直接 sklearn 里的数据集 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 1.数据的加载和预处理 x, y = make_blobs(n_samples=100, centers=6, random_state=1234, cluster_std=0.6) # x # array([[-
1 逻辑回归和决策树分类比较 昨天的推送机器学习:对决策树剪枝,分析了决策树需要剪枝,今天再就这个话题,借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后,该如何解决的问题。 上周推送的机
有些情况下,二分类学习方法可以推广到多分类问题中;但是多数情况下需要基于一定的策略,利用二分类学习器解决多分类问题。
已知观测集 (x1,x2,...,xn),其中每个观测都是一个 d-维实向量,k-平均聚类要把这 n个观测划分到k个集合中(k≤n),使得组内平方和(WCSS within-cluster sum of squares)最小。换句话说,它的目标是找到使得下式满足的聚类 Si,
这篇博客中,主要用到了pandas的数据清洗和分析工作,同时也用到了sklearn中回归预测的知识,非常的简单,但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的,重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的,如果你有疑问,那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2],和原作者的github可以下载完整的代码和数据, 原文: https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycli
线性回归是一种有监督算法,提供了输入数据x和参考目标值y,参考目标提供了一种纠错机制,是对预测结果y_的监督,如果y和y_相差过大,说明拟合的模型可能存在问题。线性回归有明确的损失函数,用来衡量参考目标值和预测值的差异,模型的目标就是最小化损失函数的值。
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解,将适用范围从二维线性推广到多维非线性模型,使用相关方法变形,也可用于多分类问题和回归问题。
今天在kaggle上看到一个心脏病数据(数据集下载地址和源码见文末),那么借此深入分析一下。
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)
本文以实用为第一目标,保证读者在看完此文之后可以迅速上手 p y t h o n python python画图,掌握所有画图的基本技巧。
决策树是一种常见的分类模型,在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分,这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中,女方通常会先询问男方是否有房产,如果有房产再了解是否有车产,如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。
根据您的需求,我将这些方法的代码合并,并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。请注意,预测方法的参数可能需要根据您的实际数据进行调整。此外,这里的代码仅适用于包含年月和销售金额两列的Excel文件。
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
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您有超市购物中心和会员卡,您可以获得有关客户的一些基本数据,如客户ID,年龄,性别,年收入和支出分数。消费分数是您根据定义的参数(如客户行为和购买数据)分配给客户的分数。
在本文中,我们将讨论无监督机器学习中的层次聚类算法。该算法基于嵌套簇的拆分和合并。根据距离度量合并集群的链接标准如下所示,使用自底向上的方法。
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