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  • Python与机器学习这一话题是如此的宽广,仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面,甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言,其领域就包括但不限于如下:有监督学习,无监督学习和半监督学习。而具体的问题又大致可以分两类:分类问题和回归问题。Python本身带有许多机器学习的第三方库,但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。
    2017-07-13 13:49:19
    阅读量:272
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  • 相关博客和代码很多很多,本文主要记录学习过程中遇到的问题+可供参考的链接和博客地址。1.书上用的python2.7,我用的python3.6,导致代码不可照搬。作为一个python小白,只能去搜寻众网友的3.6版本代码啦。2.sourcecodeforbook 下载地址 https://github.com/EddieXin/machinelearningi
    2017-12-01 14:54:45
    阅读量:379
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  • https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Mia
    2017-09-16 18:55:00
    阅读量:1736
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  • 1.机器学习的真实含义是利用数据来彰显数据背后的真实含义。2.机器学习的一般用例:人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤、产品推荐等等。3.机器学习的主要任务是分类,即将实例数据划分到合适的分类中。另一项任务是回归,主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习,之所以称为监督学习,是因为这类算法必须知道预测什么,即目标的分类信息。另一种机器学习方式是无监督学习,此时数据没有类别信息,也没有
    2014-05-17 19:09:36
    阅读量:1580
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  • 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sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率。操作系统:ubuntu14.04运行环境:anaconda-python2.7-jupyternoteboo...
    2019-01-02 15:26:20
    阅读量:71
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  • 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-jupyternoteb...
    2018-12-26 20:48:34
    阅读量:2
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  • Python机器学习实战_Logistic-Regression(随机梯度上升)上次写到了梯度上升,这次接着看下所谓的随机梯度上升。随机梯度上升与梯度上升相比,前者是按照每个样本的梯度进行迭代的,而后者是按照每次迭代的梯度计算的所以,如果后者是迭代500次的话,相当于比前者多了500倍的运算量.不废话了,直接上代码.#定义随机梯度上升的函数defstocGradAscent0(dataM
    2016-12-11 00:39:20
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  • '''CreatedonOct19,2010@author:Peter'''fromnumpyimport*defloadDataSet():postingList=[['my','dog','has','flea','problems','help','please'],['maybe','not','take'
    2017-08-10 22:28:59
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  • 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RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.操作系统:ubuntu14.04运行环境:anaconda-python2.7-ju...
    2019-01-02 16:59:10
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  • 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--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RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.操作系统:ubuntu14.04运行环境:anacon...
    2017-08-02 22:36:00
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