Scikit-learn的数据集子模块datasets提供了两类数据集:一类是模块内置的小型数据集,这类数据集有助于理解和演示机器学习模型或算法,但由于数据规模较小,无法代表真实世界的机器学习任务;另一类是需要从外部数据源下载的数据集,这类数据集规模都比较大,对于研究机器学习来说更有实用价值。 前者使用loaders加载数据,函数...
(1)创建数据集 #逻辑回归案例fromcollectionsimportOrderedDictimportpandasaspd#数据集examDict={'学习时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,2.50,2.75,3.00,3.25,3.50,4.00,4.25,4.50,4.75,5.00,5.50],'通过考试':[0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1]}examOrderDict=...
首先,确保你已经安装了 Python,你可以访问Python 官方网站https://www.python.org/下载和安装最新版本。 如果你还不熟悉 Python,可以先学习我们的Python 教程。 常用机器学习库: pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn 如果你打算使用深度学习框架,安装如下: pip install torch# 或者pip install te...
感知器是一种简单的监督式的机器学习算法,也是最早的神经网络体系结构之一。它由 Rosenblatt 在 20 世纪 50 年代末提出。感知器是一种二元的线性分类器,其使用 d- 维超平面来将一组训练样本( d- 维输入向量)映射成二进制输出值。它的原理如下: 给定: 数据集 是d-维向量 是一个目标变量,它是一个标量 感知...
虽然看看菜单就知道了,不过也可以用机器学习方法建一个线性回归模型,通过分析匹萨的直径与价格的数据的线性关系,来预测任意直径匹萨的价格。先用scikitlearn写出回归模型,然后介绍模型的用法,以及将模型应用到具体问题中。假设我们查到了部分匹萨的直径与价格的数据,这就构成了训练数据,如下表所示:...
scikit-learn:基于python语言的机器学习算法库,建立在numpy、scipy、matplotlib之上,基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理。导入该包:import sklearn scikit-learn包中包含的算法库 .linear_model:线性模型算法族库,包含了线性回归算法, Logistic 回归算法 ...
梯度提升是一种高度优化的机器学习技术，它通过迭代构建一系列弱预测模型（通常选择决策树作为基学习器）来逐步逼近并最小化整个预测系统的损失函数（即误差度量）。这一过程体现了“集腋成裘”的智慧，将多个简单的模型组合成强大的预测工具。梯度提升框架的核心由三大组件紧密交织而成：首先，是加法模型，它负责将...
1.1 ◇ 初识机器学习 Python是推荐的编程语言用于机器学习，因为它不仅简单易懂，而且功能强大，拥有丰富的工具库和框架，能够显著缩短你获得初步成果的时间。当然，R语言也是一个备选的方案，但就个人而言，我更倾向于推荐Python。1.2 ◇ 机器学习流程概述 机器学习，这一基于经验的学习方式，通过提供经过训练的信息...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。 强化学习可以分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model...