【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
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法,它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。在本文中,我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法,并使用Python来实现这些方法,并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。
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
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。
./dataset/Discriminant-analysis-churn-dataset.csv
本文是kaggle案例分享的第3篇,赛题的名称是:Mushroom Classification,Safe to eat or deadly poison? 数据来自UCI:https://archi
机器学习入门数据集 鸢尾花 手写数字识别 波士顿房价预测 泰坦尼克幸存者预测 糖尿病人数据预测 信用卡诈骗 鸢尾花预测 数据前5行.png 数据分析 逻辑回归进行数据拟合。通过查看数据样式,鸢尾花的分
在进行机器学习项目开发时,我们常常会使用到scikit-learn这个强大的机器学习库。然而,有时候我们会在导入sklearn.cross_validation模块时遇到ModuleNotFoundError错误,提示找不到该模块。本文将介绍解决这个错误的方法。
scikit-learn是基于Python的一个机器学习库,你可以在scikit-learn库中选择合适的模型,使用它训练数据集并对新数据集作出预测。
监督学习是机器学习中的一个方法,其原理是根据已有经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同,我们可以把监督学习任务大体分为分类学习(预测一个分类标签)与回归预测(函数输出是一个连续的值)两类。
你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集,并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。
MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)。训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员。测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。
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。
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。
本文内容源自于国外2015年的一篇博客,中文翻译可以在伯乐在线看到。可以整体了解一些word2vec和doc2vec的使用方法,但是由于时间过去很久了,gensim的api也发生了变化,因此特意重新在源代码基础上做了修改,也回顾一下word2vec和doc2vec的使用 环境要求 python2.7或python3+ gensim numpy matplotlib 情感分析基本原理 情感分析(Sentiment analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译团队|姚佳灵 吴怡雯 黄念 本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征,学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据,而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些! 简而言之,预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中,scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功能。有更多的选择来进行预
从线性回归到逻辑回归 在第2章,线性回归里面,我们介绍了一元线性回归,多元线性回归和多项式回归。这些模型都是广义线性回归模型的具体形式,广义线性回归是一种灵活的框架,比普通线性回归要求更少的假设。这一章,我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式,逻辑回归(logistic regression)。 和前面讨论的模型不同,逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上。学习算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数,从而实现更好的分类效果。在二元分类
来源:DeepHub IMBA本文约2700字,建议阅读5分钟在本文中,我将讨论和解释其中的一些方法,并给出使用 Python 代码的示例。 在评估模型时,虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标,但它并不是模型评估的最佳指标,我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。 因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的,并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中,我将讨论和解释其中的一些方法,并给出使用 Python 代码的示例。 混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估
在评估模型时,虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标,但它并不是模型评估的最佳指标,我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。
图解机器学习 本文详解 scikit-learn 工具库的用法,覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。
predict_proba 返回的是一个 n 行 k 列的数组,列是标签(有排序), 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1。
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的 一种分类模型 ,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛☺️
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41
要打开此数据集(csv 文件),我们将在 Pandas 中使用命令read_csv:
scikit-learn 的LogisticRegressionCV方法包含一个参数C。 如果提供了一个列表,C是可供选择的候选超参数值。 如果提供了一个整数,C的这么多个候选值,将从 0.0001 和 10000 之间的对数标度(C的合理值范围)中提取。
preface:做着最近的任务,对数据处理,做些简单的提特征,用机器学习算法跑下程序得出结果,看看哪些特征的组合较好,这一系列流程必然要用到很多函数,故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到,像是数据预处理,处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果,得出报告。
逻辑回归算法思想:逻辑回归(LogisticRegression)是当前机器学习算法比较常用的方法,可以用来回归分析,也可以用来分类,主要是二分类问题。逻辑回归分类算法就是将线性回归应用在分类场景中,通过曲线拟合与sigmoid函数得到对样本数据的分类标签,在二分类问题中得到的分类结果为0/1。
sklearn:multiclass与multilabel,one-vs-rest与one-vs-one 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别。multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块。 无论是multiclass,还是mul
导语 为什么要出这个教程?1.基本用例:训练和测试分类器练习2.更高级的用例:在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单,愚蠢:使用scikit-learn的管道连接器练习3.当更多优于更少时:交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化:微调管道内部练习5.总结:我的scikit-learn管道只有不到10行代码(跳过import语句)6.异构数据:当您使用数字以外的数据时练习
《统计学习方法》逻辑斯谛回归模型( Logistic Regression,LR)
jieba中文叫做结巴,是一款中文分词工具,官方文档链接:https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做词袋向量化模型,是用来文章内容向量化的工具,官方文档链接:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型,是一种基础、常用的分类方法。
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。
补充知识:sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)的区别
# 机器学习_概述 # 数据类型:连续性,离散型 # 算法分类 # 监督学习(特征值+目标值):(预测) # 分类: k近邻算法 贝叶斯 决策树与随机森林 逻辑递归 神经网络 # 回归: 线性回归 岭回归 # 标注: 隐马尔可夫模型(不做要求) # 无监督学习(只有特征值) # 聚类: k-means # 机器学习流程 # 建立模型:(根据数据类型划分应用种类) 模型:算法+数据
logistic回归是一种机器学习分类算法,用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中,因变量是一个二进制变量,包含编码为1(是,成功等)或0(不,失败等)的数据。 换句话说,逻辑回归模型基于X的函数预测P(Y = 1)。
在并不算漫长的AI(人工智能)发展史,各种行业背景的专家助力了AI极大的发展,也带来了很多专业术语、概念。术语对于专业研究者是比较清晰及严谨,但对于初学者可能就有理解层面的困扰。
背景: 在“批量导入数据到Redis” 中已经介绍了将得到的itema item1:score1,item2:score2…批量导入到Redis数据库中。本文的工作是运用机器学习LR技术,抽取相应的特征,进行点击率的估计。
Python机器学习实战1:使用线性回归模型来解决波士顿房价预测和研究生入学率问题 📷 文章目录 boston房价预测 导入库 获取数据集 线性回归 研究生入学率 导入库 导入数据 模型训练 boston房价预测 导入库 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
监督学习supervised learning:机器学习中最常见的类型,它可以学会将输入数据映射到已知目标annotation。比如回归问题和分类问题(二分类、多分类问题等)是最常见的监督学习的例子。
原始数据下载地址为:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/breast+cancer+wisconsin+%28original%29
代码下载:here。 已知训练数据如下: 预处理代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """
前面两篇文章中,我们介绍了 logistic 回归的原理和实现: Logistic 回归数学公式推导 梯度上升算法与随机梯度上升算法 本文,我们来看看如何使用 sklearn 来进行 logistic 回归呢。
环境情况: ################################################################## python 3.6 mlxtend 0.13.0 scikit-learn 0.19.0 ##################################################################
【导读】大家好,我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农!今天的这篇文章带大家轻松get机器学习建模方法~
今天将带来第12天的学习日记,开始学习Python的机器学习库:Scikit-learn(这个系列会不断连载,建议关注哦~)。本文会先认识一下 sklearn 这个库,再根据建模流程,学习一下 sklearn 的各个模块的使用。
模型评价的目的:通过模型评价,我们知道当前训练模型的好坏,泛化能力如何?从而知道是否可以应用在解决问题上,如果不行,那又是哪里出了问题? train_test_split 在分类问题中,我们通常通过对训练集进行train_test_split,划分成train 和test 两部分,其中train用来训练模型,test用来评估模型,模型通过fit方法从train数据集中学习,然后调用score方法在test集上进行评估,打分;从分数上我们可以知道 模型当前的训练水平如何。 from sklearn.da
对比过kaggle比赛上面的top10的模型,除了深度学习以外的模型基本上都是集成学习的产物。集成学习可谓是上分大杀器,今天就跟大家分享在Kaggle或者阿里天池上面大杀四方的数据科学比赛利器---集成学习。
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