UC Irvine Machine Learning Repository:UCI指的是加州大学欧文分校.UCI机器学习库主要是收集的机器学习领域的一些相关数据集和数据生成器,可以用来做一些基本的实验.存档是创建为大卫阿哈和加州大学欧文分校研究员在1987年研究生FTP文件.自那时以来,它已被广泛用于学生,教育工作者,和其他研究机器学习的研究者,作为一个数据来源. UCI数据集 的说明 告诉了读者 数据的属性和类别,用户可以用自己的数据挖掘方法去将 uci数据集的分类,将结果与数据说明的结果对比

UCI机器学习库和一些相关算法 各种机器学习任务的顶级结果(论文)汇总 https://github.com//RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems 机器学习公开数据集 机器学习数据集 UCI数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 机器学习综述类的论文,放一个地址:https://github.com/mlreview/machine-learnin

导读: 分类问题是机器学习应用中的常见问题,而二分类问题是其中的典型,例如垃圾邮件的识别.本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集,从对数据集进行探索,数据预处理和特征工程,到学习模型的评估与选择,较为完整的展示了解决分类问题的大致流程.文中包含了一些常见问题的处理方式,例如缺失值的处理.非数值属性如何编码.如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等. 作者:llhthinker 欢迎转载,请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthin

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

1.梯度上升优化 1). 伪代码: 所有回归系数初始化为1-------------------weights = ones((colNum,1)) 重复r次: 计算整个数据集的梯度gradient 使用alpha*gradient更新回归系数的向量 返回回归系数weights 2). 迭代r次的代码: for k in range(r): #heavy on matrix operations h = sigmoid(dataMatrix*weights) #matrix mult error

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能

数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘(DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

本文来自同步博客. P.S. 不知道怎么显示数学公式以及排版文章.所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接.后续我将不再对数学公式进行截图,毕竟行内公式截图的话排版会很乱.看原博客地址会有更好的体验. 本文内容介绍机器学习的K近邻算法,用它处理分类问题.分类问题的目标是利用采集到的已经经过分类处理的数据来预测新数据属于何种类别. K近邻算法 K近邻算法对给定的某个新数据,让它与采集到的样本数据点分别进行比较,从中选择最相似的K个点,然后统计这K个点中出现的各个类别的频数,并判定频数最高

大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体.媒体.机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可. 作者:Jason Brownlee 译者:Claire 于丽君 璐璐畅 校对:孙强 罗双英 在研究机器学习中,理论在其整个自上而下方法中试用于哪里呢? 在传统的机器学习教学中,丰富的数学理论知识对于理解机器学习是至关重要的,我的机器学习教学方法通常是教你如何端对端解决问题以及传输结构. 所以此方法哪里要用到理论知识了呢? 在此帖中你将了解我们是如何理

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

在此动手实践中,我们将在Azure机器学习Studio中一步步地开发预测分析模型,首先我们从UCI机器学习库的链接下载普查收入数据集的样本并开始动手实践: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Census+Income. 然后我们在此数据集上开发和训练预测分析模型,并将预测分析模型作为web服务发布至云端给其他程序调用,整个过程大致包含下几个步骤: 下载.处理和上传收入普查的数据集: 创建一个新的Azure机器学习实验: 训练和评价一个预测模型: 从公共

介绍 一提到机器学习,总是让人望而生畏.幸运的是,Azure正在想方设法让开发人员更容易进入机器学习.ML.NET是Microsoft Research专为.NET开发人员开发的机器学习框架,因此您可以在Visual Studio中完成所有工作.如果你还没有玩过它,我想你会爱上它.当您准备好部署ML.NET算法时,您可以通过Azure Function使用无服务器架构- 而不必担心运行时会把服务器和容器弄得一团糟. 无服务器机器学习 受到Luis Quintanilla的文章启发,有关ML.NE

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 前言 警钟长鸣!癌症离我们远吗?<我不是药神>催人泪下,笔者在此揭露真相,癌症不是小概率疾病,癌症就在身边.癌症早

人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考.也可能超过人的智能. 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”. 机器学习 1.    什么是机器学习 根据等人事件中判断人是否迟到了解什么是机器学习,具体参见地址:http://www.cnblogs.com/helloche

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github

Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型. 前言,对两分类和多分类的概念描述 (前言是整理别人博客的笔记https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/77774223) 1,在LR(逻辑回归)中,如何进行多分类? 一般情

机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习.本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤.通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构.如何将前面学到的内容引入到项目中.如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板.机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据