展开

关键词

Python环境】Python机器学习库

Numpy和Scipy常常结合着使用,Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块,绘图和可视化依赖于matplotlib模块,matplotlib的风格与matlab类似。 Python机器学习库非常多,而且大多数开源,主要有: 1. Mlpy Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块,它是Cython的扩展应用。 PyML PyML是一个Python机器学习工具包, 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 Monte Monte ( machine learning in pure Python)是一个纯Python机器学习库。

624100

python机器学习中英

针对房价预测的回归预测能力排名,R-squared(用来衡量模型回归结果的波动可被真实值验证的百分比,也暗示了模型在数值回归方面的能力)

24930
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Python机器学习】系列之机器学习基础

    自2007年发布以来,scikit-learn已经成为最给力的Python机器学习库(library)了。scikit-learn支持的机器学习算法包括分类,回归,降维和聚类。 作为Scipy库的扩展,scikit-learn也是建立在Python的NumPy和matplotlib库基础之上。 NumPy可以让Python支持大量多维矩阵数据的高效操作,matplotlib提供了可视化工具,SciPy带有许多科学计算的模型。 scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现,包括LIBSVM和LIBLINEAR。还封装了其他的Python库,如自然语言处理的NLTK库。 最后,scikit-learn稳定性很好,大部分代码都可以通过Python的自动化测试(mock,nose等)。

    373110

    【教程】机器学习Python教程:1机器学习

    笔者邀请您,先思考: 1 机器学习是什么?机器学习如何应用?为什么要用机器学习? 编者按:机器学习Python教程,一份有价值的英文版Python机器学习的资料。数据人网进行翻译,分享和传播。 希望更多的数据人,可以利用Python这个工具和机器学习这个方法论从数据中学习到知识,以创造商业价值。 ? 机器学习是一种编程,它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。 在本教程中,我们将介绍机器学习的各个方面。当然,一切都与Python相关。这就是用Python进行机器学习。很可能你来到这个网站是为了寻找这个问题的答案:什么是最好的机器学习编程语言? 我们将在本教程中介绍机器学习和Python的下列主题: k近邻分类器 神经网络 Python中的神经网络 使用Numpy库的Python中神经网络 Dropout 神经网络 神经网络和Scikit 使用 Scikit和Python进行机器学习 朴素贝叶斯分类器 使用朴素贝叶斯和Python做文本分类 机器学习大致可分为三类: 监督式学习 机器学习程序同时给出输入数据和相应的标签。

    25320

    机器学习】--Python机器学习库之Numpy

    一、前述 NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。 经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。 二、具体应用 1、背景--为什么使用Numpy? a) 便捷: 对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多。 c) 高效: NumPy的大部分代码都是用C语言写成的,这使得NumPy比纯Python代码高效得多。 (4) Anaconda安装(推荐),Anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,主要是安装方便。

    31921

    机器学习】Python语言下的机器学习库

    Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然,它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。 这篇文章的目的就是列举并描述Python可用的最有用的机器学习工具和库。这个列表中,我们不要求这些库是用Python写的,只要有Python接口就够了。 我们的目的不是列出Python中所有机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果),而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。 另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如,虽然Scipy包含一些聚类算法,但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。 MDP MlPy FFnet PyBrain 如果我们遗漏了你最爱的Python机器学习包,通过评论让我们知道。我们很乐意将其添加到文章中。 英文出处:www.cbinsights.com

    359100

    机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践

    ,我们会讲解到基于Python机器学习算法,应用在结构化数据和非结构化数据(图像)上,希望通过文章内容帮助大家在案例中重温机器学习基础知识,并学习应用机器学习解决问题的基本流程。 文章中会用到下述两个库来实现机器学习算法: Scikit-Learn:最常用的python机器学习算法工具库之一。 Keras:便捷的深度学习神经网络搭建应用工具库。 ShowMeAI文章 图解Python | 安装与环境设置 完成): Numpy:用于Python的科学计算。 使用指南 AI建模工具速查 | Keras使用指南 图解机器学习算法 | 从入门到精通系列 ShowMeAI系列教程推荐 图解Python编程:从入门到精通系列教程 图解数据分析:从入门到精通系列教程 图解AI数学基础:从入门到精通系列教程 图解大数据技术:从入门到精通系列教程 图解机器学习算法:从入门到精通系列教程 机器学习实战:手把手教你玩转机器学习系列

    31930

    【教程】机器学习Python教程:2机器学习术语

    笔者邀请您,先思考: 1 你熟悉和理解机器学习那些专业术语?举例说明 分类器 将未标记的实例映射到类的程序或函数称为分类器。 混淆矩阵 混淆矩阵,也称为关联表或错误矩阵,用于可视化分类器的性能。 Accuracy: (TN+TP)/(TN+TP+FN+FP) Precision: TP/(TP+FP) Recall: TP/(TP+FN) 监督式学习 机器学习程序同时给出输入数据和相应的标签。 原文链接: https://www.python-course.eu/machine_learning_terminology.php 版权声明:作者保留权利,严禁修改,转载请注明原文链接。

    19620

    Python:常用机器学习框架

    科学计算 Python packages 一览 加入您有了 Python 编程经验,并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。 - Python数据分析库,包含dataframe等结构 ▪ matplotlib - 2D绘图库,产出质量足以进行印刷的图 ▪ scikit-learn - 数据分析、数据挖掘任务使用的机器学习算法 在你搞定Python基本编程,numpy ,pandas, matplotlib 后就可以利用scikit-learn实现机器学习算法了 下面是scikit-learn的入门教程。 PCA主成分分析是一种无监督学习降维的特殊形式: ▪ Dimensionality Reduction作者 Jake VanderPlas 通过使用Python和它的机器学习库,我们涵盖了一些最常用最知名的机器学习算法 在一些基础机器学习的技巧的帮助下,我们开始有了一个渐渐丰富的工具箱。 在结束以前,让我们给工具箱增加一个需求很大的工具: Python深度学习 到处都在深度学习!

    72890

    python机器学习实战(一)

    原文链接:www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-notebook 参考书籍:机器学习实战 notebook writer ----方阳 k-近邻算法 注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook和代码以及数据集放到结尾 + AI 名师,打造精品的 Python + AI 技术课程。 flowToken=1007319 加入python学习讨论群 78486745 ,获取资料,和广大群友一起学习。 [sitl15b2bn.png]

    58700

    python机器学习实战(二)

    python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook 是关于机器学习监督学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型. 操作系统:ubuntu14.04(win也ok)   运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook    参考书籍:机器学习实战和源码   notebook writer ----方阳 注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook 输出是划分后的数据集(retDataSet) 小知识:python语言在函数中传递的是列表的引用 ,在函数内部对列表对象的修改, 将会影响该列表对象的整个生存周期。

    44520

    机器学习-python环境配置

    折腾了半天,终于配置好了可以运行通过的机器学习运行环境。 一、软件安装 安装anaconda环境,anaconda自动安装了大部分需要依赖的库,且anaconda可以很方便的切换多个python环境 ?

    25220

    python机器学习实战(三)

    原文链接:www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html 前言 这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志华) notebook writer -- --方阳 注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook和代码以及数据集放到结尾的百度云盘 5.1 收集数据:导入RSS源 接下来要做的第一件事是使用python下载文本,而利用RSS,这很容易得到,而Universal Feed Parser 是python最常用的RSS程序库。 + AI 名师,打造精品的 Python + AI 技术课程。

    39400

    python机器学习实战(三)

    python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志华) notebook writer -- --方阳 注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook和代码以及数据集放到结尾的百度云盘 5.1 收集数据:导入RSS源 接下来要做的第一件事是使用python下载文本,而利用RSS,这很容易得到,而Universal Feed Parser 是python最常用的RSS程序库。 由于python默认不会安装feedparser,所以需要自己手动安装,这里附上ubuntu下的安装方法 第一步:wget http://pypi.python.org/packages/source/

    46021

    机器学习算法Python实现

    feature(单元高斯分布) 5、多元高斯分布 6、单元和多元高斯分布特点 7、程序运行结果 正文 一、线性回归 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python /tree/master/LinearRegression https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LinearRegression /blob/master/LogisticRegression 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/ pad):pad+j*(20+pad)+20] = (imgData[sum,:].reshape(20,20,order="F")) # order=F指定以列优先,在matlab中是这样的,python p 5、运行结果 10次分类,在训练集上的准确度: 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python

    1.4K80

    python机器学习实战(四)

    原文链接:https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码 notebook writer ----方阳 注意事项 :在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook和代码以及数据集放到结尾的百度云盘 所以我们采用一些方法来解决这个问题,方法如下: 下面给出了一些可选的做法: 使用可用特征的均值来填补缺失值; 使用特殊值来补缺失值,如 -1; 忽略有缺失值的样本; 使用相似样本的均值添补缺失值; 使用另外的机器学习算法预测缺失值 + AI 名师,打造精品的 Python + AI 技术课程。

    48300

    Python机器学习——线性模型

    最近断断续续地在接触一些python的东西。按照我的习惯,首先从应用层面搞起,尽快入门,后续再细化一 些技术细节。 下面将介绍这些模型的基本想法,以及如何用python实现。 1.1.普通的最小二乘 由LinearRegression 函数实现。

    62560

    python机器学习实战(二)

    原文链接:https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook是关于机器学习监督学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用 操作系统:ubuntu14.04(win也ok) 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码 notebook writer ----方阳 注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook和代码以及数据集放到结尾的百度云盘 + AI 名师,打造精品的 Python + AI 技术课程。 flowToken=1007319 加入python学习讨论群 78486745 ,获取资料,和广大群友一起学习。 [sitl15b2bn.png]

    39400

    Python机器学习·微教程

    Python目前是机器学习领域增长最快速的编程语言之一。 该教程共分为11小节。 在这个教程里,你将学会: 如何处理数据集,并构建精确的预测模型 使用Python完成真实的机器学习项目 这是一个非常简洁且实用的教程,希望你能收藏,以备后面复习! 熟悉python语法,会写简单脚本。这意味着你在此之前接触过python,或者懂得其它编程语言,类C语言都是可以的。 了解机器学习的基本概念。 不要被这些吓到了,并非要求你是个机器学习专家,只是你要知道如何查找并学习使用。 所以这个教程既不是python入门,也不是机器学习入门。 而是引导你从一个机器学习初级开发者,到能够基于python生态开展机器学习项目的专业开发者。

    10420

    python QQ机器

    /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests import qqbot import json mess = json.load (contact, con) if __name__ == '__main__':     qqbot.RunBot() github地址:https://github.com/babyshen/Python

    2K10

    相关产品

    • 对话机器人

      对话机器人

      云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力,对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图,记忆上下文和联想分析,面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具,通过对线上用户日志的挖掘,以及腾讯海量线上数据挖掘,提炼出各种问法,最终提高用户服务体验的满意度,减轻人工服务压力。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券