机器学习入门项目10例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码

前言 大家好,我是阿光。 本专栏整理了《机器学习入门项目10例》,内包含了各种不同的入门级机器学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。 正在更新中~ ✨ 🚨 我的项目环境: 平台:Windows10语言环境:python3.7编译器:PyCharmsklearn版本:1.0.2pandas版本:1.3.5numpy版本:1.19.3scipy版本:1.7.3 🌠 『精品...

周志华《机器学习》课程系列笔记——目录导航页

周志华《机器学习》课程系列笔记 由于之前区块链课程笔记严重受到ShenHe因素影响,本次机器学习的笔记内容不再在CSDN平台出现,这里仅给出笔记目录。 实际观看请至我的个人Page页面下载pdf文件查看。 若在我的个人Page上没有看到部分,说明还尚未完成更新,请等待即可。该笔记从2022年10月底开始编写,预计最晚12月底前可以完成更新(按照目前进度可能会提前完成),欢迎关注。 笔记中若存在缺陷和不足...

超级棒,使用 LIME 和 SHAP 可轻松解释机器学习模型的预测

在本文中,我将介绍两个可以帮助了解模型的决策过程的模型 LIME 和 SHAP。 作为数据科学家或机器学习从业者,将可解释性集成到机器学习模型中可以帮助决策者和其他利益相关者有更多的可见性并可以让他们理解模型输出决策的解释。 文章目录 技术提升模型SHAP特征重要性的汇总图特定分类结果的汇总图相关图(依赖图) LIME对单例进行解释说明 总结 技术提升 文中详细代码、数据、技术交流提升,均可加交流群获取...

每天五分钟机器学习:常用的聚类算法——k均值的运行原理和实现

本文重点 K-均值是聚类算法之一,该算法接受一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的簇。 k-均值运行原理 K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成k个组,其方法为: 下面是一个二聚类示例: 随机初始样本点 所有样本找距离最近的聚类中心 找到之后就分成了两种颜色,一种红,一种蓝,然后重新计算新的红色的聚类中心,和新的蓝色的聚类中心,继续这个过程...

基于随机森林、svm、CNN机器学习的风控欺诈识别模型

通过数据挖掘,使用户更加立体化地实时呈现。 ▍ 挖掘潜在的团伙欺诈——社区发现算法  一方面,基于机构的存量数据,运营商等数据构建复杂的网络。同时,采用社区挖掘算法实现风险分组。 在此基础上,我们训练机器学习模型。 ▍ 建模的原材料 —— 特征工程 建模的第一步是特征工程,众所周知,特征是机器学习建模的原材料,对最终模型的影响至关重要。数据和特征比模型更重要,数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法逼...

机器学习实战》10.K-均值聚类算法

目录 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 K-均值聚类算法 2 使用后处理来提高聚类性能 3 二分K-均值算法 4 示例:对地图上的点进行聚类 4.1 Yahoo!PlaceFinder API 4.2 对地理坐标进行聚类 5 本章小结 本章涉及到的相关代码和数据 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 本章内容: 聚类是一种无监督学习,他将类似的对象归到同一个簇中。有点像全自动分类,聚类算法几乎可以应用...

如何用R语言在机器学习中建立集成模型?

,而不是采用简单平均值。通常,对于更准确的模型,预测的权重很高。让我们将0.5分配给logistic回归,将0.25分配给KNN和随机森林。  之前我们在顶层使用了简单的公式。相反,我们可以使用另一种机器学习模型,这就是堆叠。我们可以使用线性回归来建立线性公式,用于在回归问题中进行预测,以便在分类问题的情况下将底层模型预测映射到结果或逻辑回归。 在同一个例子中,让我们尝试将逻辑回归和GBM设置为顶层模型。...

组织机器学习代码

如果您添加自己的扩展并希望与他人共享,只需运行此命令即可生成命令列表: 一旦设置好 VSCode,就可以开始创建项目目录,将使用它来组织所有的脚本。启动项目的方式有很多种,但推荐以下方式: 设置 自述文件 将从一个README.md文件开始组织,该文件将提供有关目录中的文件的信息、执行操作的说明等。将不断更新此文件,以便可以为将来的信息编目。 touch README.md 让从添加用于创建虚拟环境的说...

【人工智能 & 机器学习 & 深度学习】基础选择题1~30题 练习

目录 一、1~10题 1.1 题目 1.2 答案 二、11~20题 2.1 题目 2.2 答案 三、21~30题 3.1 题目 3.2 答案 写在前面:适用于对 人工智能&机器学习&深度学习 进行复习的同学,同时,也可以通过基础题目的练习,加深理解。 一、1~10题 均是先给出10道题目,而后给出 10道题目的答案。 1.1 题目 人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow简介 ...

系列ML.Net 学习篇【一】——初识机器学习

ude="Microsoft.ML" Version="2.0.0" /> 微软官方的目的就是,让你无需离开 .NET 生态系统,便可以使用 C# 或 F# 创建自定义 ML 模型。并让你可以轻松地将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。 所以如果你刚好有Python训练好的模型,而正在烦恼怎么应用到.NET平台上时,那么刚好可以使用ML.NET,使用你的模型,它基本兼容市面上所有常见的...
© 2022 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.009066(s)
2022-12-09 17:31:56 1670578316