For times when a block of code needs to run an uncertain or non-specific amount of times, you use a while loop. While loops are made of a loop control variable (made first), a conditional statement (the conditions that must be met for the loop to run), and a loop body (the actual...
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码) 简介:Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码) 前言: 决策树是一种经典的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据集中的特征进行递归划分,构建一系列的决策规则,从而生成一个树状结构。在决策树中,每...
Machine learning -- C4.5算法详解及Python实现 程序实现部分转自 Wsine的博客小站 地址:http://www.cnblogs.com/wsine/p/5180315.html C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某...
So, In this article, we’ve tried to explain some of the most commonly used and popular machine learning algorithms using infographics along with Python code. This guide is not only for machine learning beginners but also for those who are curious to know about various types of machine learnin...
https://github.com/WillKoehrsen/machine-learning-project-walkthrough 问题定义 编码之前的第一步是了解我们试图解决的问题和可用的数据。在这个项目中,我们将使用公共可用的纽约市的建筑能源数据【1】。 目标是使用能源数据建立一个模型,来预测建筑物的Energy Star Score(能源之星分数),并解释结果以找出影响评分的...
K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴。其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程。K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括每个训练样本对应的标签。然后给你一个新的测试样本T,问你测试样本的标签预测是什么,K近邻的方法就是找到T到D中每一...
conn_str = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}; SERVER=<server>; DATABASE=tpcxbb_1gb; UID=<username>; PWD=<password>') input_query = '''SELECT ss_customer_sk AS customer, ROUND(COALESCE(returns_count / NULLIF(1.0*orders_count, 0), 0), 7) AS...
Scikit-learn文档完善,容易上手,丰富的API,使其在学术界颇受欢迎。 26.3.2 数据的特征处理 数值型数据: 标准缩放: 归一化 标准化 缺失值 类别型数据:one-hot编码 时间类型:时间的切分 26.4 实验 逻辑回归 In: import numpy as np X = np.random.rand(1000,4) #(1000, 4) ...
极限学习机(ELM)是一种简单的单层前馈神经网络(SLFN)学习算法。理论上,极限学习机算法(ELM)往往以极快的学习速度提供良好的性能(属于机器学习算法),由Huang等人提出。ELM的主要特点是它的学习速度非常快,相比传统的梯度下降方法(如BP神经网络),ELM不需要迭代过程。其基本原理是随机选择隐藏层的权重和偏置,然后通过最...