MonkeyLearn + Zapier Integration(阅者注:本文介绍如何用Zapier和MonkeyLearn将机器学习实际应用到工作当中,比如:客户咨询和投诉管理,营销邮件管理) We are excited to announce our MonkeyLearn integration with Zapier! Wouldn’t be amazing if you had a simple idea on how to automate a manual workflow wi…

大家好久不见,实战部分一直托更,很不好意思.本文实验数据与代码来自机器学习实战这本书,倾删. 一:前期代码准备 1.1数据预处理 还是一样,设置两个数组,前两个作为特征值,后一个作为标签.当然这是简单的处理,实际开发中特征值都是让我们自己选的,所以有时候对业务逻辑的理解还是很重要的. 1.2 sigmoid函数设置 1.3固定步长梯度上升算法 这段代码见一面1.4节. Alpha表示步长,maxcycles表示最大的迭代次数,其中weights=ones((n,1))是初始化一个全部为一的n*1…

  目标: 快速理解什么是混淆矩阵, 混淆矩阵是用来干嘛的. 首先理解什么是confusion matrix 看定义,在机器学习领域,混淆矩阵(confusion matrix),又称为可能性表格或是错误矩阵.它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果,通常是监督学习(非监督学习,通常用匹配矩阵:matching matrix). 大白话来讲,就是对机器学习算法的运行结果进行评价,效果如何,精确度怎么样而已. 举个例子,在什么场景下需要这个confusion matrix 假设有一个用来对猫(ca…

前半部分是简介, 后半部分是案例 KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类(k-Nearest Neighbor,KNN) 优点: 精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:时间复杂度高.空间复杂度高 1.当样本不平衡时,比如一个类的样本容量很大,其他类的样本容量很小,输入一个样本的时候,K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类,这时可能就会导致分类错误.改进方法是对K临近点进行加权,也就是距离近的点的权值大,距离远的点权值小. 2.计算量较大,每个待分类的样本都…

最近得赶进度爬点东西,对于豆瓣,它为开发者提供了API,目前是v2版本,目前key不对个人开放,但是可以正常通过其提供的API获取数据.豆瓣V2版API权限分3类:公开.高级.商务,我们用开放基本数据接口,一般个人爱好者自建网站或应用都能满足的公开权限. 还有一点,豆瓣API返回值为json,所谓JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December…

聚类: 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好.聚类分析试图将相似对象归入同一簇,将不相似对象归到不同簇.相似这一概念取决于所选的相似度计算方法. K-均值聚类算法: 优点:易于实现. 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢. 适用于:数值型数据. k-均值是发现给定数据集的k个簇的算法.簇的个数k是用户给定的,每一个簇通过其质心,即簇的所有点的中心来描述. 工作流程:首先,随机确定k…

环境配置 安装 python 博主使用的版本是 3.10.6 在 Windows 系统上使用 Virtualenv 搭建虚拟环境 安装 Virtualenv 打开 cmd 输入并执行 pip install Virtualenv 等待安装完成即可,如下图. 创建虚拟环境 进入自定义文件夹(Virtualenv),打开 cmd ,输入并执行 py -3 -m venv 虚拟环境名称 可以看到,自定义文件(Virtualenv)中创建了文件夹(virtualenvironment),即自定义的虚拟环…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold…

当联网的终端设备越来越多时,产生的信息数据也将呈指数式增长,大型.复杂.增长快速的数据收集已经无处不在.而机器学习能够扩增这些数据的价值,并基于这些趋势提出更广泛的应用情境. 那么,被人们津津乐道的机器学习到底是什么呢? 机器学习是一项已被研究及应用了数十年的专业领域,是一个能基于数据输入,进而导出预测成果的繁复计算机系统流程.而 Azure 的机器学习,则封装了这多年来机器学习的研究成果(如在 Bing 和 Xbox Live 已被使用的),能够以简洁的方法进行大数据分析时所需要的复杂数学模型…