转自:https://linux.cn/article-8582-1.html 编译自:https://opensource.com/article/17/5/python-machine-learning-introduction 作者: Michael J. Garbade 原创:LCTT https://linux.cn/article-8582-1.html 译者: ucasFL 本文地址:https://linux.cn/article-8582-1.html 2017-06-07 0…

挑战:使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近,我接到一项任务,要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统.目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要,将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中.客户网站的内容.导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动. 客户建议使用机器学习,或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务,因为客户最近阅读了有关这些技术的文章.但是,客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby,而不是 Java™ 技术.本文…

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.…

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中…

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归…

本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚…

Reference:http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1474985436&ver=1&signature=at24GKibwNNoE9VsETitURyMHzXYeytp1MoUyAFx-2WOZTdPelAdJBv9nkMPyczdr4riYdUZWOaUInIFOxWELVDugvJJxpeEgp5KWDFFtwR8VYalYfPvdWdrmi*Qoq9shyPnROU3Tch32ieV9V8clw== 现在,很多人想开发高效…

Scipy简介 文件输入和输出scipyio 线性代数操作scipylinalg 快速傅里叶变换scipyfftpack 优化器scipyoptimize 统计工具scipystats Scipy简介 Scipy是一个高级的科学计算库,它和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算,所以可以说是基于Numpy之上了.Scipy有很多子模块可以应对不同的应用,例如插值运算,优化算法.图像处理.数学统计等. 以下列出Scipy的子模块: 模块名 功能 scipy.clu…

首先用数据说话,看看资料大小,达到675G 承诺:真实资料.不加密,获取资料请加QQ:122317653 包含内容:1.python基础+进阶+应用项目实战 2.神经网络算法+python应用 3.人工智能算法+python应用 4.机器学习算法+python应用 在python全套教程中包括黑马程序员2017年12月python视频 内容包括: linux知识.python基础编程.python高级编程.前端.数据库.数据结构.shell和运维等 见图:…

首先用数据说话,看看资料大小,达到675G承诺:真实资料.不加密.(鉴于太多朋友加我QQ,我无法及时回复,) 方便的朋友给我点赞.评论下,谢谢!(内容较大,多次保存) [hide]链接:[url]https://pan.baidu.com/s/1wOLIVuTDiXLlt7DxmRTlCw[/url] 提取码:44x3 [/hide] 包含内容:1.python基础+进阶+应用项目实战 2.神经网络算法+python应用 3.人工智能算法+python应用 4.机器学习算法+python应用 在…

开通博客已久,想了好久决定写个基础的安装教程,望后人少走弯路,也借此希望跟大家多多交流.文中给出的链接默认是基于对python2.7的前提下的包. 1.首先下载64位Python包,进行安装(默认python2.7.6) 下载链接:https://www.baidu.com/link?url=i1EA542Pi-dNF0hi9veKLT6dDlsur0X0n3H81kEOUxwwlnbNvyRiwu8jP_E9Bwi5AjuqDK1isRmuYd9H3SdecbdIOnQiTwAv6t8uTUQ…

目录 一.什么是数据分析 1.这里引用网上的定义: 2.数据分析发展与组成 3.特点 二.python数据分析环境及各类常用分析包配置 1.处理的数据类型 2.为什么选择python 三.python数据分析环境安装 1.Ipython 2.Jupyter 3.Anaconda安装器 4.Jupyter与集成开发环境与文本编辑器 三.常用数据分析包 1.NumPy 2.pandas 一.什么是数据分析 1.这里引用网上的定义:        数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行…

Python 程序员深度学习的"四大名著": 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习.深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到"无从下手"的困惑出境.而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的. 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1.<Deep Learning with Python> 推荐指数:★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从…

机器学习分为俩类: 有监督学习 supervised learning 和 无监督学习 unsupervised learning 有监督学习: 对数据的若干特征与若干标签之间 的关联性 进行建模的过程. 只要模型被确定,就可以应用到新的未知的数据上. 进一步可以分为 分类 classification 任务 和 回归 regression 任务. 分类任务: 标签是离散值. 回归任务: 标签是连续值. 无监督学习: 指对不带任何标签的数据特征进行建模. 让数据自己介绍自己. 包括 聚类 clu…

七种算法包括: 线性回归算法 Logistic 回归算法 感知器 K 最近邻算法 K 均值聚类算法 含单隐层的神经网络 多项式的 Logistic 回归算法 01 线性回归算法 在线性回归中,我们想要建立一个模型,来拟合一个因变量 y 与一个或多个独立自变量(预测变量) x 之间的关系. 给定: 数据集 是d-维向量 是一个目标变量,它是一个标量 线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络: 它有一个实值加权向量 它有一个实值偏置量 b 它使用恒等函数作为其激活函数 线性回归模型可以使用以下方…

在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴. 同时还要大数据学习群:784557197 实战练习 在Jupyter Notebook上执行以下代码: import pandas as pd df = pd.Data…

安装 sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-matplotlib pip install -U scikit-learn 测试 python import scipy import numpy import pylab scipy.test() numpy.test() pylab.test()…

python的便捷是如此的引人着迷,而opencv给python提供的接口使我们能够使用python来快速验证我们的想法,或者与别的模块快速结合,在这个系列文章我会通过jupyter notebook来快速展示opencv的使用 #在开头引入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 #ipython %matplotlib inline 图像读取 opencv使用imread读取图片,imshow显示图片…

朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类方法,通常适用于维度非常高的数据集.因为运行速度快,可调参数少.是一个快速粗糙的分类基本方案. naive Bayes classifiers 贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上.数学基础是贝叶斯定理. 一个描述统计量条件概率关系的公式. 在贝叶斯分类中,我们希望确定一个具有某些特征的样本 属于 某类标签的概率. 通常记为 P(L|特征) 需要确定俩种标签,定义为L1和L2. 计算俩个标签的后验概率的比值 现在需要一种模…

for multiplier in range(5,8): for i in range(2,11): print(i,"x",multiplier,"=",i*multiplier) #可变循环 numstars=int(input("请输入你希望的星:"))for i in range(1,numstars+1): print("*") #可变嵌套循环 numLines = int(input("请输入带星的行有…

前面学习的无监督学习模型:降维 另一种无监督学习模型:聚类算法. 聚类算法直接冲数据的内在性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型. 最简单最容易理解的聚类算法可能是 k-means聚类算法了. k-means简介 在不带标签的多维数据集中 寻找确定数量 的簇. 最优的聚类结果需要符合以下俩个假设: 簇中心点 cluster center 是属于该簇的所有数据点坐标的算术平均值 一个簇的每个点到该簇中心点的距离 比 到其他簇中心点的距离 短. 原始数据,包含4个明显的簇 评估器拟合数据: 高…

PCA对非线性的数据集处理效果不太好. 另一种方法 流形学习 manifold learning 是一种无监督评估器,试图将一个低维度流形嵌入到一个高纬度 空间来描述数据集 . 类似 一张纸 (二维) 卷起 弄皱 (三维).二维流形 嵌入到一个三维空间, 就不再是线性的了. 流形方法技巧: 多维标度法 multidimensional scaling MSD 局部线性嵌入法 locally linear embedding LLE 保距映射法 isometric mapping Isomap 流…

PCA principal component analysis 主成分分析是一个快速灵活的数据降维无监督方法, 可视化一个包含200个数据点的二维数据集 x 和 y有线性关系,无监督学习希望探索x值和y值之间的相关性 在主成分分析中.一种量化俩变量之间关系的方法 是在数据中找到一组主轴,并用这些主轴来描述 数据集. 利用PCA评估器 该拟合从数据中心学习到了一些指标,其中最重要的是 "成分" 和 "可解释差异" 在数据图上将这些指标以向量形式画出来. 成分 定义向…

无参数 算法 随机森林 随机森林是一种集成方法,集成多个比较简单的评估器形成累计效果. 导入标准程序库 随机森林的诱因: 决策树 随机森林是建立在决策树 基础上 的集成学习器 建一颗决策树 二叉决策树 在一颗合理的决策书中.每个问题基本上都可将种类的可能性减半. 决策树的难点在于如何设计每一步的问题. 创建一颗决策树 原始数据: 四种标签 使用DecisionTreeClassifier评估器 辅助函数,分类器结果可视化 检查决策树分类的结果 在深度为5的时候,在黄色与蓝色区域中间有一个浅紫色区…

support vector machine SVM 是非常强大. 灵活的有监督学习算法, 可以用于分类和回归. 贝叶斯分类器,对每个类进行了随机分布的假设,用生成的模型估计 新数据点 的标签.是属于 生成分类 方法. 判别分类:不再为每类数据建模,而是用一条分割线 或者 流形体 将各种类型分开. 原始数据: 线性判别分类器 尝试 化一条 将数据 分成 俩部分的直线,这样就构成了一个分类模型. 可以发现不止一条直线可以将它们完美分割. 不同的分割线,会让新数据分配到不同的标签. 支持向量机:边界…

朴素贝叶斯是解决分类任务的好起点,线性回归是解决回归任务的好起点. 简单线性回归 将数据拟合成一条直线. y = ax + b , a 是斜率, b是直线截距 原始数据如下: 使用LinearRegression评估器来拟合数据 除了简单的直线拟合,还可以处理多维度的线性回归模型. 基函数回归 使用基函数 对原始数据进行变换,从而将变量间的线性回归模型 转换为非线性回归模型. 一维的输入变量x 转换成了 三维变量 x1 x2 x3. 转换后的模型仍然是一个线性模型.将一维的x投影到了高维空间 多…

特征工程常见示例: 分类数据.文本.图像. 还有提高模型复杂度的 衍生特征 和 处理 缺失数据的填充 方法.这个过程被叫做向量化.把任意格式的数据 转换成具有良好特性的向量形式. 分类特征 比如房屋数据: 房价.面积.地点信息. 方案1:把分类特征用映射关系 编码成 整数 . {'Queen Anne': 1, 'Fremont': 2, 'Wallingford': 3}; 在scikit-learn中并不好,数值特征可以反映代数量.会产生 1<2<3的 方案2:使用独热编码 有效增加额外的…

模型验证 model validation 就是在选择 模型 和 超参数 之后.通过对训练数据进行学习.对比模型对 已知 数据的预测值和实际值 的差异. 错误的模型验证方法. 用同一套数据训练 和 评估 模型. 准确率总是100% . 模型验证正确方法: 留出集. 从训练模型的数据中留出一部分.用这部分数据来验证模型的性能. 使用train_test_split 工具. 交叉检验 用留出集进行模型验证有一个缺点,就是模型失去了一部分训练机会.有一半数据都没有为模型训练做出贡献. 每个子集既是训练…

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数…

当今时代,开源是创新和技术快速发展的核心.本文来自 KDnuggets 的年度盘点,介绍了 2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目,在介绍的同时也会做一些有趣的分析以及谈一谈它们的发展趋势.和去年一样,KDnuggets 介绍了 GitHub 上最新的并且排名前 20 的 Python 机器学习开源项目.令人吃惊的是,去年一些最活跃的项目已经停滞不前了,也有一些项目跌出了前 20 名(在 contribution 和 commit 方面),当然,也有 13 个新项目进入了前…