PyCharm & 机器学习：打造高效数据可视化工作流
引言 在数据科学和机器学习领域，数据可视化不仅仅是美化报告的手段，它更是一种强大的沟通工具。通过图形，我们可以更快地发现数据模式、异常和趋势，使得洞察过程更为直接。PyCharm，凭借其丰富的集成特性和支持广泛的插件生态系统，为这一过程提供了坚实的基础。 PyCharm简介与配置 PyCharm基础 PyCharm是JetBrains公司推出的一款智能IDE，以其强大的代码编辑、调试、集成版本控制系统等...
Python Cleanlab库：提升机器学习数据质量
更多Python学习内容：ipengtao.com 在机器学习和数据科学中，数据质量对模型的性能和可靠性有着至关重要的影响。清洗和纠正标签错误的数据是确保模型准确性和泛化能力的关键步骤。Python的Cleanlab库提供了一种便捷且强大的方式来检测和纠正数据中的标签错误，从而提高数据质量和模型性能。本文将详细介绍Cleanlab库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它。 Cle...
新时代【机器学习】与【Pycharm】：【随机数据生成】与智能【股票市场分析】
工作 1.1 安装必要的库 小李的理解： 在开始之前，需要安装一些工具，类似于做饭前要准备好各种食材。这里，需要安装pandas、scikit-learn和matplotlib，它们分别用于数据处理、机器学习和数据可视化。 在Pycharm中打开终端，并运行以下命令： pip install pandas scikit-learn matplotlib 这些库的作用如下： 1.2 导入库 小李的理解： 在...
【机器学习】机器学习与时间序列分析的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言第一章：机器学习在时间序列分析中的应用1.1 数据预处理1.1.1 数据清洗1.1.2 数据归一化1.1.3 数据增强 1.2 模型选择1.2.1 自回归模型1.2.2 移动平均模型1.2.3 长短期记忆网络1.2.4 卷积神经网络 1.3 模型训练1.3.1 梯度下降1.3.2 随机梯度下降1.3.3 Adam优化器 1.4 模型评估与性能优化1.4.1 模型评估指标1.4.2 超参数调...
人工智能、机器学习、神经网络、深度学习和卷积神经网络的概念和关系
智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的研究领域十分广阔，主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。 机器学习(Machine Learning，缩写为ML)--是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习...
【机器学习】FFmpeg+Whisper：二阶段法视频理解（video-to-text）大模型实战
智能体研发之路-模型篇（四）：一文入门pytorch开发 AI智能体研发之路-模型篇（五）：pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比 AI智能体研发之路-模型篇（六）：【机器学习】基于tensorflow实现你的第一个DNN网络 AI智能体研发之路-模型篇（七）：【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型 AI智能体研发之路-模型篇（八）：【机器学习】Qwen...
机器学习分类自动调参算法（含python示例：后台私我拿数据集哦）
第一步：读取数据 我这里是把文件存在当前文件夹，新建的data文件夹里。如果不知道把数据放在哪里可以先看一下path是什么，然后把data 文件夹存在path下的路径中。 file = 'bennett20tm.xlsx'path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), 'data',file)df = pd.read_excel(path) 读完数据...
【机器学习】机器学习与电商推荐系统的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言第一章：机器学习在电商推荐系统中的应用1.1 数据预处理1.1.1 数据清洗1.1.2 数据归一化1.1.3 特征工程 1.2 模型选择1.2.1 协同过滤1.2.2 矩阵分解1.2.3 基于内容的推荐1.2.4 混合推荐 1.3 模型训练1.3.1 梯度下降1.3.2 随机梯度下降1.3.3 Adam优化器 1.4 模型评估与性能优化1.4.1 模型评估指标1.4.2 超参数调优1.4....
机器学习原理之 -- 随机森林分类：由来及原理详解
随机森林分类器是机器学习中一种强大且灵活的集成学习方法。它通过构建多棵决策树并结合其结果来提高分类精度和稳定性。本文将详细介绍随机森林分类器的由来、基本原理、构建过程及其优缺点。 二、随机森林的由来 随机森林（Random Forest）由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出。其基础源自于Bagging（Bootstrap Aggregating...
【机器学习】Python中sklearn中数据基础处理与分析过程
📝个人主页：哈__ 期待您的关注 目录 1. 简介 编辑 1.1 什么是Scikit-learn 介绍Scikit-learn 应用领域 1.2 安装Scikit-learn 安装步骤 必要的依赖 2. 数据处理 2.1 创建示例数据 2.2 数据预处理 处理缺失值 特征编码 特征缩放 3. 数据集划分 3.1 划分数据集 4. 模型训练与评估 4.1 选择模型 4.2 训练和评估模型 逻辑回归...