Python实现代码: fromsklearn.manifoldimportTSNE# 生成数据X=[[2.5,2.4],[0.5,0.7],[2.2,2.9],[1.9,2.2],[3.1,3.0],[2.3,2.7],[2,1.6],[1,1.1],[1.5,1.6],[1.1,0.9]]# 创建模型并训练tsne=TSNE(n_components=2)X_tsne=tsne.fit_transform...
#常用工具库 import re import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mlp import matplotlib.pyplot as plt import time #算法辅助 import sklearn from sklearn.model_selection import KFold,cross_validate from sklearn.model_selection import train_test_split #算法 from sklearn.neighbors ...
接下来就是想办法写个 python 脚本,打印一下获取的 .h5 文件的结构。脚本代码放在 github 仓库 run_succ_fir 分支下 debug_helper/data_reader.py;打印的 debug 的 txt 文件放在 debug_files 下面。 https://github.com/RiverLiangH/typhoonPredict/tree/run_succ_fir 数据集文件 .h5 的结构说明: TCSA.h5 ...
机器学习多分类代码实现 多分类机器模型 多分类 随机梯度下降、随机森林和朴素贝叶斯都可以处理多分类问题,而logistic回归、支持向量机是严格的二分类分类器,但是可以用一些方法将多个二分类分类器组合在一起完成多分类任务。 1. OvR(one-versus-the-rest、one-versus-all) 比如识别手写数字时,直接训练10个二分分类器...
机器学习实验代码 实验3-逻辑回归(对率)import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 读入训练数据 train = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', dtype='int', skiprows=1) train_x = train[:,0] train_y = train[:,1]# 标准化 mu = train_x.mean() ...
这次记录主要分为两部分:第一部分是机器学习思维导图,以框架的形式描述机器学习开发流程,并附有相关的具体python库,做索引使用;第二部分是相关算法的代码实现(其实就是调包),方便后面使用时直接复制粘贴,改改就可以用,尤其是在数学建模中很实用。 第一部分,思维导图: ...
今天和大家一起学习使用lazypredict库,我们可以用一行代码在我们的数据集上实现许多 ML 模型,这样我们就可以简要了解哪些模型适合我们的数据集。 步骤1 使用以下方法安装lazypredict库: pip install lazypredict 第2步 导入pandas 来加载我们的数据集。 importpandasaspd...
源代码:假新闻检测项目 https://data-flair.training/blogs/advanced-python-project-detecting-fake-news/ 到目前为止,如果对DataFlair提出的的机器学习项目有任何问题,欢迎留言。 中级机器学习项目 1.音乐流派分类机器学习项目 项目构想:该python机器学习项目的思想是开...
常见的机器学习算法有:(1) 线性回归;(2) 逻辑回归;(3) 决策树;(4)支持向量机 (SVM) 分类; (5) 朴素贝叶斯分类; (6)K 最近邻算法; (7)K 均值算法; (8) 随机森林算法; (9)降维算法: (10)Gradient Boost 和 Adaboost 算法。 下面我们对上面的机器学习算法逐一介绍, 并给出其主要的 Python 代码。
三、程序化机器学习对提高开发效率的意义 程序化机器学习在提高机器学习开发效率方面具有重要的意义。以下是它对提高开发效率的几个方面贡献:自动化模型构建:程序化机器学习可以通过自动生成机器学习代码,减少了手动调参和试验的时间。它可以自动搜索和选择最佳的模型和参数组合,提高了模型的性能和泛化能力。快速迭代和...