Python机器学习之基础概述

一.python机器学习–线性回归 线性回归是最简单的机器学习模型,其形式简单,易于实现,同时也是很多机器学习模型的基础. 对于一个给定的训练集数据,线性回归的目的就是找到一个与这些数据最吻合的线性函数. 二.OLS线性回归 2.1 Ordinary Least Squares 最小二乘法 一般情况下,线性回归假设模型为下,其中w为模型参数 线性回归模型通常使用MSE(均方误差)作为损失函数,假设有m个样本,均方损失函数为:(所有实例预测值与实际值误差平方的均值) 由于模型的训练目标为找到使得损

一.KNN概述 简单来说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称2型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系(训练集).输入没有标签的新数据之后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签(测试集).一般来说,我们只选择样

1.算法概述 决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法. 分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器),从而实现将数据集中的样本划分到各个类中.分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系,并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测. 决策树算法是直观运用概率分析的一种图解法,是一种十分常用的分类方法,属于有监督学习. 决策树是一种树形结构,其中每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个

一.要求 二.原理 决策树是一种类似于流程图的结构,其中每个内部节点代表一个属性上的"测试",每个分支代表测试的结果,每个叶节点代表一个测试结果.类标签(在计算所有属性后做出的决定).从根到叶的路径代表分类规则. 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强,即处理未见示例能力强的决策树.因此如何构建决策树,是后续预测的关键!而构建决策树,就需要确定类标签判断的先后,其决定了构建的决策树的性能.决策树的分支节点应该尽可能的属于同一类别,即节点的"纯度"要越来越高,只有这

scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 - BSD许可证 sklearn 中文文档:http://www.scikitlearn.com.cn/ 官方文档:http://scikit-learn.org/stable/ sklearn官方文档的类容和结构如下: sklearn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库,

本文实例为大家分享了python机器学习实现决策树的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Nov 9 10:42:38 2019 @author: asus """ """ 决策树 目的: 1. 使用决策树模型 2. 了解决策树模型的参数 3. 初步了解调参数 要求: 基于乳腺癌数据集完成以下任务: 1.调整参数criterion,使

1.SKlearn 是什么 Sklearn(全称 SciKit-Learn),是基于 Python 语言的机器学习工具包. Sklearn 主要用Python编写,建立在 Numpy.Scipy.Pandas 和 Matplotlib 的基础上,也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能. Sklearn 包括六大功能模块: 分类(Classification):识别样本属于哪个类别,常用算法有 SVM(支持向量机).nearest neighbors(最近邻).random forest(

1.数据读取 利用原生xgboost库读取libsvm数据 import xgboost as xgb data = xgb.DMatrix(libsvm文件) 使用sklearn读取libsvm数据 from sklearn.datasets import load_svmlight_file X_train,y_train = load_svmlight_file(libsvm文件) 使用pandas读取完数据后在转化为标准形式 2.模型训练过程 1.未调参基线模型 使用xgboost原生库

一.前言 机器学习三大件:numpy, pandas, matplotlib Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组. Numpy支持常见的数组和矩阵操作.对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接使用Python要简洁的多. Numpy使用ndarray对象来处理多维数组,该对象是一个快速而灵活的大数据容器. NumPy提供了一个N维数组类型ndarray import numpy as np score = np.arr

一.K-means基础算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇.聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验知识,而分类过程为有监督过程,即存在有先验知识的训练数据集. 二.算法过程 K-means中心思想:事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类(或者叫簇)类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样