数据分析与机器学习 - 程序员宅基地

机器学习笔记 - 独立成分分析（ICA）

标签：机器学习 ICA 降维

独立分量分析 (ICA) 是一种机器学习方法，其中将多元信号分解为不同的非高斯信号。它侧重于独立来源。由于混频处理未知，所以常用ICA作为黑盒。与寻求最大化数据点方差的主成分分析不同。独立成分分析 (ICA) 通过将...

机器学习-数据归一化方法（Normalization Method）

标签：机器学习归一化 Normalization Method

公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！知乎专栏：...

机器学习——数据集预处理（数据查看和空值处理）

标签：机器学习回归

目的：本数据集是为了分析炉丝功率和炉膛温度以及样品盒内部温度之间的关系，分析温场的分布等。来源：本数据集的来源是实验获得的数据。特点：特征维度高，数据量大。数据集查看 1.查看数据集的基本信息...

机器学习的分类

标签：人工智能机器学习监督学习

机器学习的分类

机器学习丨监督学习与无监督学习

标签：机器学习

较为通俗易懂的参考： 2 监督学习与无监督学习

机器学习基础：大数据与深度学习的关系

机器学习与数据挖掘的关系：数据挖掘是一个过程，在此过程中机器学习算法被用作提取数据集中潜在有价值模式的工具。大数据与深度学习的关系如下：深度学习是一种模拟模拟大脑的行为，可以从所学习的对象的机制以及...

机器学习：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析

标签：数据分析 python 近邻算法

k-近邻算法是分类数据最简单最有效的算法，k-近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。k-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。

一文带你了解机器学习

标签：机器学习人工智能数据挖掘

机器学习的定义:机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。机器学习应用领域有很多，可以说渗透到了各个行业领域当中，比如医疗、航空、教育、物流、电商等等领域的各种场景。下面大概...

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第一天）

标签： python 机器学习数据挖掘

机器学习入门一、机器学习概述1.1 人工智能概述1.1.1 机器学习与人工智能、深度学习1.1.2 机器学习、深度学习能做什么1.1.3 人工智能阶段课程安排1.2 什么是机器学习1.2.1 定义1.2.2 解释1.2.3 数据集构成1.3 机器...

论机器学习中数据的重要性

人们开始从各领域渗透机器学习的典型案例，希望其大规模投入使用，而好的训练结果与坏的训练结果的区别并不在于你的模型好坏，而往往是取决于你拥有多少、多好的数据来训练你的模型。这就是为什么现在很多的互联网...

带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

作者：韦玮来源：Python爱好者社区本文共7800字，建议阅读10+分钟。本文结合代码实例待你上手python... 分类算法的选择思路与技巧一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进

AI机器学习实战 | 使用 Python 和 scikit-learn 库进行情感分析

标签：机器学习 python scikit-learn

上述代码完成了一个简单的情感分析任务。根据具体需求和数据集，您可能需要调整预处理步骤、特征提取方法和支持向量机...情感分析是自然语言处理领域的一个热门课题，AI 和机器学习技术在情感分析中有着广泛的应用。

什么是机器学习？

标签：机器学习人工智能深度学习

机器学习（ ML ）是人工智能的应用程序，计算机程序使用算法来查找数据中的模式。他们可以在没有专门编程的情况下做到这一点，而不需要依赖人类。在当今世界，机器学习算法几乎落后于市场上的所有人工智能 (AI) ...

图解机器学习算法(2) | 模型评估方法与准则（机器学习通关指南·完结）

标签：机器学习人工智能模型评估

在AI场景下，我们同样需要定量的数值化指标，来指导我们更好地应用模型对数据进行学习和建模。本文讲解模型评估的一般流程，以及分类评估指标、回归评估指标的计算方式和适用场景。

人工智能导论(6)——机器学习(Machine Learning)

标签：机器学习回归分类

机器学习按照学习任务可以分为回归、分类、聚类、降维、密度估计、排序、优化。机器学习按照学习方式可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。机器学习按照模型可以分为几何模型、逻辑模型、网络...

机器学习和人工智能之间的区别

标签：人工智能机器学习自然语言处理

人工智能和机器学习都是计算机科学的术语。本文讨论了一些要点，我们可以根据这些要点区分这两个术语。概述 AI（人工智能）：人工智能一词由“人工”和“智能”两个词组成。人工是指由人类或非自然事物制造的东西，...

机器学习常用十大算法

标签：机器学习算法人工智能

机器学习常用10种算法

详解机器学习高维数据降维方法

标签：机器学习算法聚类

机器学习高维数据降维方法

Python统计与数据分析实战

标签：大数据大数据技术大数据平台

课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战，涵盖了大部分统计&数据分析模型，特别是当前比较主流的算法：参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归...

精心挑选的100多种机器学习数据集

老实说，您周围有很多现实世界的机器学习数据集，即使您不必完成全面的数据科学或机器学习课程，也可以选择练习基础数据科学和机器学习技能。但是是的，数据科学和机器学习项目绝对没有其他选择。大多数数据科学和...

机器学习：7.机器学习 --- kNN算法编程实战：红酒分类

标签：机器学习分类算法

第1关：分析红酒数据 import numpy as np def alcohol_mean(data): ''' 返回红酒数据中红酒的酒精平均含量 :param data: 红酒数据对象 :return: 酒精平均含量，类型为float ''' #********* Begin *********#...

十个机器学习的成功案例

标签：机器学习成功案例

导读：人工智能（AI）和机器学习（ML）（人们曾认为这两者是公司不切实际的项目）正在成为主流。人工智能（AI）和机器学习（ML）（人们曾认为这两者是公司不切实际的项目）正在成为主流。有越来越多的企业正在...

机器学习——Azure机器学习模型在线搭建实验原理+详细操作步骤+分析（以UCI数据库的数据为例）

标签：算法数据库可视化

Azure机器学习模型搭建实验 ...文章目录Azure机器学习模型搭建实验机器学习工作流程总结登录方法Azure平台简介Azure机器学习实验详细操作步骤Azure机器学习实验一、项目背景【项目简介】【项目涉及知识点...

机器学习的算法与实践

标签：机器学习机器学习算法机器学习实战

课程紧密结合实例对机器学习领域绝大多数常用算法（涉及监督学习、无监督学习、增强学习、特征工程、深度学习等几乎全领域的数据智能算法）的原理、各算法使用、真实工程中使用进行讲解；除每一种算法都结合程序实例...

【论文阅读】深度学习与多种机器学习方法在不同的药物发现数据集进行对比

标签：深度学习机器学习类药性

论文来源： Comparison of Deep Learning With ...机器学习方法在医药研究中已经应用了几十年。与贝叶斯方法相结合的指纹类型分子描述符的相对易用性和可用性使得该方法广泛应用于与药物发现相关的各种端点阵列...

机器学习实战——泰坦尼克号

标签：机器学习

通过泰坦尼克号生存项目来熟悉机器学习的整个流程，数据来源是kaggle上的titanic数据。该项目从数据获取->数据清洗->特征处理->构建模型->模型评估5个步骤进行分析。该比赛提供了891名泰坦尼克号的...

机器学习（七）：线性判别分析（LDA)

标签：机器学习算法人工智能

机器学习中的线性判别(LDA)的原理以及实现案例

开始学习机器学习之前你必须要了解的知识有哪些？机器学习系列入门篇

标签：机器学习 python 人工智能

距离上次介绍机器学习相关的内容，已经过了一年的时间了，而这篇博客目前的阅读量也将近3000k，这样数据看起来似乎也还算不错，可惜因为我当时没有足够的时间和精力去完整把这篇博客写完，只介绍了机器学习的基础...

【机器学习】9种回归算法及实例总结，建议学习收藏

标签： python 人工智能机器学习

我相信很多人跟我一样，学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归，它简单易懂。由于其功能有限，它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理...

python系列文章(基础，应用，后端，运维，自动化测试，爬虫，数据分析，可视化，机器学习，深度学习系列...

标签： python 开发全解

python基础系列教程——Python的安装与测试：python解释器、PyDev编辑器、pycharm编译器 python基础系列教程——Python库的安装与卸载 python基础系列教程——Python3.x标准模块库目录 python基础系列教程...

”数据分析与机器学习“ 的搜索结果

机器学习笔记 - 独立成分分析（ICA）

机器学习-数据归一化方法（Normalization Method）

机器学习——数据集预处理（数据查看和空值处理）

机器学习的分类

机器学习丨监督学习与无监督学习

机器学习基础：大数据与深度学习的关系

机器学习：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析

一文带你了解机器学习

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第一天）

论机器学习中数据的重要性

带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

AI机器学习实战 | 使用 Python 和 scikit-learn 库进行情感分析

什么是机器学习？

图解机器学习算法(2) | 模型评估方法与准则（机器学习通关指南·完结）

人工智能导论(6)——机器学习(Machine Learning)

机器学习和人工智能之间的区别

机器学习常用十大算法

详解机器学习高维数据降维方法

Python统计与数据分析实战

精心挑选的100多种机器学习数据集

机器学习：7.机器学习 --- kNN算法编程实战：红酒分类

十个机器学习的成功案例

机器学习——Azure机器学习模型在线搭建实验原理+详细操作步骤+分析（以UCI数据库的数据为例）

机器学习的算法与实践

【论文阅读】深度学习与多种机器学习方法在不同的药物发现数据集进行对比

机器学习实战——泰坦尼克号

机器学习（七）：线性判别分析（LDA)

开始学习机器学习之前你必须要了解的知识有哪些？机器学习系列入门篇

【机器学习】9种回归算法及实例总结，建议学习收藏

python系列文章(基础，应用，后端，运维，自动化测试，爬虫，数据分析，可视化，机器学习，深度学习系列...

推荐文章