目录 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 加载数据集 数据特征 训练 随机森林 调参工程师 结尾 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 在上一篇博客,我们介绍了决策树的一些知识.如果对决策树还不是很了解的话,建议先阅读上一篇博客,在来学习这一篇. 本次实验基于scikit-learn中的Iris数据.说了好久的Iris,从OneR到决策树,那么Iris到底长啥样呢? 加载数据集 首先我们还是需要先加载数据集,数据集来自sc…

目录 介绍 基于SVM对MINIST数据集进行分类 使用SVM SVM分析垃圾邮件 加载数据集 分词 构建词云 构建数据集 进行训练 交叉验证 炼丹术 总结 参考 介绍 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(八点五)之SVM介绍以及从零开始公式推导中,详细的讲述了SVM的原理,并进行了详细的数学推导.在这篇博客中,主要是应用SVM,使用SVM进行数据分类,不会涉及到SVM的解释,so,如果对svm并不是特别了解的话,非常建议先去看我的上一篇博客(or其他博主的博客),然后再来看这一篇博客.因为在这…

目录 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 下载数据集 加载数据集 构建神经网络 反向传播(BP)算法 进行预测 F1验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看<西瓜书>,或者看一下我的上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 本来是打算按照<Python数据挖掘入门与实践>…

数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有…

深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客(数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍)中介绍的神经网络:为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时,我们提出了多层感知机,在输入层和输出层中间添加一层隐含层,这样该网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数. 然后在数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST博客中,我们使用类似上图的神经网络结构对MINIST数据集进行了训练,最…

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…

目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 Apriori 算法流程 结尾 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 Apriori(先验)算法关联规则学习的经典算法之一,用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合.如果看过以前的博客,是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析这篇博客很相似?Yes,的确很相似,只不过在这篇博客中,我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性.并在下一篇博客中使用Apriori算法去分析电影中的亲和性.…

数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…