机器学习实战：意大利Covid-19病毒感染数学模型及预测

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机器学习实战：意大利Covid-19病毒感染数学模型及预测

作者:Gianluca Malato deephub翻译组:刘欣然当今世界正在与一个新的敌人作斗争,那就是Covid-19病毒. 该病毒自首次在中国出现以来,在世界范围内迅速传播.不幸的是,意大利的Covid-19感染人数是欧洲最高的,为19人.我们是西方世界第一个面对这个新敌人的国家,我们每天都在与这种病毒带来的经济和社会影响作斗争. 在本文中,我将用Python向您展示感染增长的简单数学分析和两个模型,以更好地理解感染的演变. 数据收集(Data collection) 意大利民防部门每天…

Python两步实现关联规则Apriori算法，参考机器学习实战，包括频繁项集的构建以及关联规则的挖掘

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机器学习实战笔记-k-近邻算法

机器学习实战笔记-k-近邻算法目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

机器学习实战：用nodejs实现人脸识别

机器学习实战:用nodejs实现人脸识别在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 . 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个! 这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高. dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% . 为什么要搞这个东西? 最近我一直在尝试使用Node.js来构建…

《机器学习实战》——k-近邻算法Python实现问题记录（转载）

py2.7 : <机器学习实战> k-近邻算法 11.19 更新完毕原文链接 <机器学习实战>第二章k-近邻算法,自己实现时遇到的问题,以及解决方法.做个记录. 1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块.报错:no module named kNN. 解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下 2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录"):import sys sys.…

【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测

摘要: 我们经常思考机器学习,深度学习,以至于人工智能给我们带来什么?在数据相对充足,足够真实的情况下,好的学习模型可以发现事件本身的内在规则,内在联系.我们去除冗余的信息,可以通过最少的特征构建最简单.误差最小的模型,以此将学习到的规则,逻辑应用到具体的场景中,帮助我们可以快速准确的处理某些繁琐重复的工作. 模型训练与在线预测服务.推荐算法四部曲.机器学习PAI实战.更多精彩,尽在开发者分会场 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之商品价格预测 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之你…