机器学习实战(1): 入门——什么是机器学习
机器学习入门——什么是机器学习？ 欢迎来到“机器学习实战”系列的第一篇博文！在这一集中，我们将带你了解机器学习的基本概念、主要类型以及它在现实生活中的应用。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这篇文章都会为你打下坚实的基础。 目录 什么是机器学习？监督学习、无监督学习与强化学习常见的机器学习应用场景Python环境搭建与工具介绍实践：加载并探索一个简单的数据集 1. 什么是机器学习？ 机器学习（Machi...
机器学习实战(4)：逻辑回归——分类问题的基础
第4集：逻辑回归——分类问题的基础 在机器学习中，逻辑回归（Logistic Regression） 是解决分类问题的经典算法之一。尽管名字中有“回归”，但它实际上是一种分类模型，广泛应用于二分类任务（如垃圾邮件检测、疾病诊断等）。今天我们将深入探讨逻辑回归的数学原理，并通过实践部分使用 Iris 数据集 进行二分类任务。 逻辑回归的数学原理 什么是逻辑回归？ 逻辑回归的核心思想是将线性回归的输出映射到 [...
机器学习实战(5)：决策树与随机森林——直观的分类与回归方法
第5集：决策树与随机森林——直观的分类与回归方法 在机器学习中，决策树（Decision Tree） 和 随机森林（Random Forest） 是两种直观且强大的算法，广泛应用于分类和回归任务。决策树通过一系列规则对数据进行划分，而随机森林则是由多棵决策树组成的集成模型，能够显著提升预测性能。今天我们将深入探讨这两种算法的原理，并通过实践部分使用 Wine Quality 数据集 进行分类预测。 决策树的...
机器学习实战(6)：支持向量机（SVM）——强大的非线性分类器
第6集：支持向量机（SVM）——强大的非线性分类器 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 是一种功能强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过寻找一个最优的超平面来划分数据，并借助核函数实现非线性分类。今天我们将深入探讨 SVM 的基本原理，并通过实践部分使用 手写数字数据集（Digits） 进行分类任务。 SVM的基本思想 什么是支持向量机？ SVM 的目标是找到...
机器学习实战(9)：神经网络基础——从感知机到多层感知机
播算法，并通过实践部分展示了如何使用 TensorFlow/Keras 构建一个多层感知机（MLP）来解决 MNIST 手写数字识别问题。希望这篇文章能帮助你更好地理解神经网络的基础知识！ 下集预告：机器学习实战(10)：深度学习初探——卷积神经网络（CNN） 参考资料 TensorFlow 文档: https://www.tensorflow.org/MNIST 数据集: http://yann.lecun...
《机器学习实战》MNIST 数据集的导入方法
1、在网上下载数据集 mnister 数据集有两个类型， （1）一个是手写的阿拉伯数字图片：MNIST 下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1dd-I-laysPbT8wxbyvxTvg 提取码：1234 （2）另一个是衣服图片：Fashion MNIST 下载地址： Fashion-MNIST - WorldLink资...
机器学习实战：预测波士顿房价
一、导入数据 在这个项目中，我们利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行测试。此项目的数据集来自UCI机器学习知识库。波士顿房屋这些数据于1978年开始统计，共506个数据点，涵盖了麻省波士顿不同郊区房屋14种特征的信息。 通过该数据训练后的好的模型可以被用来对房屋做特定预测—尤其是对房屋的价值。对于房地产经纪等人的日常工作来说，这样的预测模型被证明非常有价值。...
堪称经典，一个非常适合初学者的机器学习实战案例
大家好，今天我给大家介绍一个非常适合新手的机器学习实战案例。 这是一个房价预测的案例，来源于 Kaggle 网站，是很多算法初学者的第一道竞赛题目。 该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。 房价预测流程 下面跟着我，来学习一下该案例。 没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。 获取方式 本文讲解代码、数据、脑图，获取方法 1. EDA 探索性数据分析(Exp...
【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
本文介绍了特征降维的两种方式主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）。并且通过鸢尾花实际案例详细介绍了直接减少特征建模、使用PCA建模以及使用线性判别分析算法进行建模这3种建模方式对预测准确率结果的影响。 目录 1. 特征降维的主要目的2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCA3. PCA建模与直接减少特征数建模对比----鸢尾花数据集为例3.1 直接减少特征数目建模3.2 不减少特征数目进行建模...
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（第2版）》学习笔记
-Agents库一些流行的RL算法概述 大规模训练和部署TensorFlow模型为TensorFlow模型提供服务将模型部署到移动端或嵌入式设备使用GPU加速计算跨多个设备的训练模型 书籍信息 书名：机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（第2版） 作者：奥雷利安·杰龙 资料：https://download.csdn.net/download/zhiyuan411/87...