机器学习的基本任务 分类任务 回归任务 分类任务 手写输入数字识别 分类任务: 二分类任务 判断邮件是垃圾邮件或者不是垃圾邮件 判断发放给客户信用卡有风险或者没有风险 判断病患良性肿瘤还是恶性肿瘤 判断某只股票是涨还是跌 多分类任务 数字识别 图像识别 判断发放给客户行用卡的风险评级 有很过看似不是分类的任务可以转换为分类任务,例如,利用机器学习玩2048游戏,将玩游戏转换为在当前状态下是进行上移.下移.左移还是右移.又比如利用机器学习玩围棋,自动驾驶等等童谣可以转换成分类任务来. 2048游戏…

机器学习的基础概念 数据 著名的鸢尾花数据 https://en.wikipedia.org/wiki/lris_flower_data_set          lris setossa                                    lris versicolor                                         lris verginica 下面是鸢尾花的数据: 数据整体叫数据集(data set) 每一行数据称为一个样本(sample)…

机器学习算法可以分为: 监督学习 非监督学习 半监督学习 增强学习 监督学习:给机器的训练数据拥有"标记"或者"答案",例如: 我们需要告诉机器左边的画面是一只狗,而右边的照片是一只猫.同理对于MNIST数据集,给机器图像信息后还应该附上标记信息,如图所示: 运用监督学习的场景举例: 图像已经拥有了标定信息 银行已经积累了一定的客户信息和他们信用卡的实用信息 医院已经积累了一定的病人信息和他们最终确诊是否患病的情况 市场积累了房屋的基本信息和最终成交的金额 ....…

  jupyternotebook 的使用方法¶   最基本的使用¶ In [1]: 1+2 Out[1]: 3   菜单树¶   File¶ |------> New Notebook ----> Python3 新建一个 Notebook |----> Open 打开一个 Notebook |----> Make a Copy... 拷贝一个 Notebook |----> Rename 重命名 |----> Save and Checkpoint 保存 |----…

numpy 的使用 numpy.array基础 import numpy numpy.__version__ #查询当前numpy的版本 '1.14.0' import numpy as np np.__version__ '1.14.0' Python List 特点 L = [i for i in range(10)] L [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] L[5] 5 L[5] = 20 L [0, 1, 2, 3, 4, 20, 6, 7, 8, 9] L[5…

假期结束,你的状态有没有回归?那么,放空脑袋后,先来学习学习,欢迎大家继续关注腾讯云技术社区. 作者:赵成龙 这是一篇很难写的文章,因为我希望这篇文章能对大家有所帮助.我不会给大家介绍机器学习,数据挖掘的行业背景,也不会具体介绍逻辑回归,SVM,GBDT,神经网络等学习算法的理论依据和数学推导,本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模. 本文主要分为四个部分(限于时间关系会分为上下两篇): 上篇: 准备篇,主要涉及环境搭建以及pandas基本知识. 应用篇,我会以kaggle上…

[本文出自天外归云的博客园] 链表是由节点构成的,一个指针代表一个方向,如果一个构成链表的节点都只包含一个指针,那么这个链表就是单向链表. 单向链表中的节点不光有代表方向的指针变量,也有值变量.所以我们定义链表,就是要定义链表中的节点,对链表的操作最后也就是对节点的操作. 这些包含数据的节点们在一种指定的结构下连接起来,成为了一种数据结构——单向链表.以上是我对单向链表的理解. 以下是我用python3对单向链表这种数据结构的一种实现,其中我用到了生成器来完成逆转单向链表这一操作,非常pytho…

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy…

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机…

KNN的函数写法 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter def KNN_classify(k,X_train,y_train,x): assert 1<=k<X_train.shape[0],"k must be valid" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0],\ "the size of X_train…