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摘要：
LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤0.引入依赖1.数据准备2.算法的实现3.测试 LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析、科学计算 1.数据准 阅读全文
摘要：
TF-IDF算法代码示例0.引入依赖1.定义数据和预处理2.进行词数统计3.计算词频 TF4.计算逆文档频率 IDF5.计算 TF-IDF TF-IDF算法代码示例 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分 阅读全文
摘要：
无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试 无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklear 阅读全文
摘要：
有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn 库代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn4.测试：运行算法，从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn 阅读全文
摘要：
有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN）0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试 有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN） 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析 阅读全文
摘要：
有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试：运行梯度下降算法，计算最优的 w 和 b6.画出拟合曲线7.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现） 阅读全文
摘要：
有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型拟合函数4.测试：运行最小二乘算法，计算 w 和 b5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现） 0.引入依赖 import num 阅读全文