文章目录 一、具体实现步骤 第1步:数据预处理 第2步:使用简单线性回归模型来训练训练集 第3步:预测结果 第4步:可视化 训练集结果可视化 测试集结果可视化 二、可视化结果展示 训练集结果可视化结果 测试集结果可视化结果 三、知识点详解 1. 关于LinearRegression() 2. 关于数据可视化 -----代码传送门----- -----数据传送门----- 一、具体实现步骤 第1步:...

回顾 集成学习,这里我们先介绍了集成学习的相关知识,集成学习就是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。 然后根据个体学习器的生成方式,介绍了集成学习方法两大类: 个体学习器间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,代表是:Boosting 个体学习器间不存在强依赖关系,可同时生成的并列化方法,代表是:Bagging和随机森林(Random Forest) AdaBoost算法,这里我们具体介绍...

监督式机器学习: 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 1 术语: 标签:要预测的目标,简单线性回归中的 y 变量 特征:输入变量,简单线性回归中的 x 变量 样本:数据的特定实例,是一个矢量 有标签样本:同时包含特征和标签,用于训练模型 无标签样本:包含特征,不包含标签,用于对新数据做出预测 有标签数据集中的每个样本都包含一个或多个特征以及一个标签。 模型:特征...

算法工程师面试准备

机器学习

  

2019-06-17 13:11:51

【1】机器学习解决问题的通用流程        首先需要收集问题资料,深入理解问题,明确业务,将问题抽象成机器学习可解决的问题,也就是输入是什么,也就是通常所说的特征,输出是什么,也就是预测值,通过分析首先确定这是一个需要预测(分类、回归)还是需要聚类的问题。然后大致分为三个步骤:一是针对特征的,特征是连续还是离散(涉及需不需要离散化),是稀疏还是密集,高维...

作者:徐莹 1.PCA简介 使用非监督学习的方式进行数据变换有非常广泛的用途。最常见的目的就是对数据进行可视化,将数据进行压缩并为进一步处理得到一个更有效的数据表示。这其中最有效使用最广泛的技术要数PCA(Principal Component Analysis)了。 主成分分析(PCA)是一种以某种方式旋转数据集的方法,使得旋转特征在统计学上不相关。这种旋转通常是根据它们能够解释数据的能力的重要...

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间(入群联系qq:2279055353) 案例介绍 如果你对R或Python编程、机器学习技术有了一些经验,但是对“计算机视觉”领域是个新手,那么,本案例——“数字识别”,是入门该领域的经典案例。自从1999年公布以来,MNIST这个手写数字图像数据集就成为分...

本文使用python实现了线性回归和逻辑回归算法,并使用逻辑回归在实际的数据集上预测疝气病症病马的死亡率(当然这里我们的线性回归和逻辑回归实现是原生的算法,并没有考虑正则化系数问题,后期会将其补充完整)。 有关于线性回归的知识可以参考 NG机器学习总结-(三)线性回归 逻辑回归的只是可以参考 NG机器学习总结-(四)逻辑回归。 一、线性回归 1.模型表示 2.损失函数 3.梯度...

opencv机器学习---KNN篇

机器学习

  

2019-06-27 19:07:51

原文 https://www.cnblogs.com/denny402/p/5033898.html OpenCV 3.3中给出了K-最近邻(KNN)算法的实现,即cv::ml::Knearest类,此类的声明在include/opecv2/ml.hpp文件中,实现在modules/ml/src/knearest.cpp文件中。其中: (1)、cv::ml::Knearest类:继承自cv::ml...

Machine Learning week1 note

机器学习

  

2019-07-01 14:13:07

一.Introduction 1.1 Welcome What is Machine Learning Grew out of work in AI(机器学习源于人工智能领域) New capacity for computers(ML 已经发展成为计算机的一项新能力) Examples:(机器学习应用实例) Database mining Large datasets from growth o...

1. 神经元模型     神经网络是一个多学科交叉的领域,比较常见的定义是:“”神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能模拟生物神经系统对真实世界物体做出的交互反应“”。 神经网络中最基本的成分是神经元模型,典型的为m-p神经元模型,从生物角度可以形象的理解为下图。 从模型角度而言,m-p神经元接收n个...

机器学习入门——决策树的实例 写文章的目的是为了巩固所学,和方便回顾查找。如有讲错的地方,欢迎指出,谢谢。 我们的数据集 tree(1).csv 长这样: RID age income student credit_rating buy 1 youth high no fair no 2 youth high no excellent no 3 middle_aged hi...

出处:https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79525237 决策树 3.1 决策树的构造 3.1.1 信息增益 3.1.2 编写代码计算经验熵 3.1.4利用代码计算信息增益 3.2 决策树的生成和修剪 3.2.1 决策树的构建 1. ID3算法 2. C4.5的生成算法 3. 决策树的剪枝 3.2.2 决策树可视化 3.2.3 ID3...

目录 1 概述 2 使用TPOT 2.1 TPOT代码 2.2 评估函数 2.3 内置TPOT配置 2.4 定制TPOT的操作符和参数 2.5 NOTE 3 TPOT API 4 参考文献 首先,什么是自动化机器学习? 正如Sebastian Raschka描述的那样,假如说计算机程序是关于自动化的,那么机器学习可以看做是“关于自动化的自动化”。那么自动...