pandaboy1123 - 博客园

慈善人数预测(不同算法简单暴力代码)

摘要： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split path = r'F:\数据分析专用\机器学习\监... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 11:03 pandaboy1123 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【udacity】机器学习-支持向量机

摘要： Evernote Export 支持向量机(Support Vector Machine) 不适定问题不止一个决策边界要找一个决策边界，不仅能将训练集很好的划分，而且提升模型的泛化能力支持向量机直接将算法放在运行的内部，在不适定的问题中，使用svm去建模是好的 svm是统计学习中非常重要的方法阅读全文

posted @ 2019-01-14 17:33 pandaboy1123 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习基础

摘要： Evernote Export 机器学习应用最早的机器学习：垃圾邮件分辨，对于邮件如何判断邮件是否是垃圾邮件呢传统的解决思路：编写规则，定义"垃圾邮件"，让计算机执行 1.编写一个传统算法，定义"垃圾邮件"，让计算机执行 2.对于很多问题，规则很难定义 3.规则在不断变化图像识别：分辨图像表示阅读全文

posted @ 2019-01-14 12:11 pandaboy1123 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【udacity】机器学习-knn最近邻算法

摘要： Evernote Export 1.基于实例的学习介绍不同级别的学习，去除所有的数据点(xi,yi)，然后放入一个数据库中，下次直接提取数据但是这样的实现方法将不能进行泛化，这种方式只能简单的进行数据提取，它也会存储很多的噪音 3.最近邻算法 KNN算法原理就是查找未知点的最近已知点，然后进阅读全文

posted @ 2019-01-11 11:02 pandaboy1123 阅读(233) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【udacity】机器学习-神经网络

摘要： Evernote Export 1.神经网络神经元细胞的主体称为细胞体，然后有轴突、突触他们构建的方式是可以调整的我们会有一些输入的放电信号视为放电频率或输入的强度 X1w1X2w2X3w3 权值w基本相当于神经元对每个输入的增益或敏感性计算这些输入的和∑i=1kxiwi 阅读全文

posted @ 2019-01-11 10:42 pandaboy1123 阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【udacity】机器学习-回归

摘要： Evernote Export 1.什么是回归？ regression 在监督学习中，包括了输入和输出的样本，在此基础上，我们能够通过新的输入来表示结果，映射到输出输出包含了离散输出和连续输出 2.回归与函数逼近回归并不是指向平均值回落，而是使用函数形式来逼近一堆数据点 3.线性回归什么是线性阅读全文

posted @ 2019-01-09 17:05 pandaboy1123 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【udacity】机器学习-决策树

摘要： Evernote Export 1.监督学习我们向系统中输出样本，并且告诉系统样本标签(target)，系统用我们给出的不同样本的成功与失败的信息，构建它对成功或失败的因素的理解。 2.分类与回归之间的区别分类知识一个获取某类输入的过程，然后将它(x)映射到某些离散标签（T or F）分类与回阅读全文

posted @ 2019-01-09 14:54 pandaboy1123 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【术语记录】机器学习

摘要： Evernote Export 实例：要对其进行预测的事物。例如，实例可以是一个网页，您希望将其分类为“与猫相关”或“与猫无关”。标签：预测任务的答案，它可以是由机器学习系统生成的答案，也可以是训练数据中提供的正确答案。例如，某个网页的标签可能是“与猫相关”。特征：预测任务中使用的实例的属性。例阅读全文

posted @ 2019-01-08 17:40 pandaboy1123 阅读(219) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【udacity】机器学习-波士顿房价预测小结

摘要： Evernote Export 机器学习的运行步骤 1.导入数据没什么注意的，成功导入数据集就可以了，打印看下数据的标准格式就行用个info和describe 2.分析数据这里要详细分析数据的内容，看看缺省值和数据的特征，主要是为了看到数据的特征，并且人肉分析一下特征值对目标值的大约影响，嗯，阅读全文

posted @ 2019-01-08 17:24 pandaboy1123 阅读(894) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【udacity】机器学习-波士顿房价预测

摘要： import numpy as np import pandas as pd from Udacity.model_check.boston_house_price import visuals as vs # Supplementary code from sklearn.model_select 阅读全文

posted @ 2019-01-08 15:43 pandaboy1123 阅读(318) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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