Python机器学习:预测分析核心算法 (美)Michael Bowles(鲍尔斯) 计算机网络·编程语言与程序设计·0字 完本| 更新时间 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和...
本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python...
1、《Python机器学习:预测分析核心算法》 Michael Bowles P251-P258 2、简书 Junes_K 3、sklearn官方文档 1importnumpy23#以前使用train_test_split构建训练和测试集, 但目前train_test_split已被cross_validation被废弃了4#from sklearn.cross_validation import train_test_split5#现在改为从 sklearn.model_selec...
这些算法的一个最重要特性就是可以明确地指出哪个输入变量(特征)对预测结果最重要。这已经成为机器学习算法一个无比重要的特性。在预测模型构建过程中,最消耗时间的一步就是特征提取(feature selection)或者叫作特征工程(feature engineering)。就是数据科学家选择哪些变量用于预测结果的过程。根据对预测结果的贡献程度对...
1、《Python机器学习:预测分析核心算法》 P258-P266 1importnumpy23#from sklearn.cross_validation import train_test_split4fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split56#这里是可以用来构建GradientBoostingRegressor模型7fromsklearnimportensemble8fromsklearn.metricsimportmean_squared_error9importpylab as plo...
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章,第2.1节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.1 “解剖”一个新问题 本书介绍的算法通常是从一个充满了数字,可能是特征(变量)的矩阵(或表格)开始的。表2-1展示了一些术语,代表了...
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第1章,第1.5节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5 构建预测模型的流程 使用机器学习需要几项不同的技能。一项就是编程技能,本书不会把重点放在这。其他的技能用于获得合适的模型进行训练...
● 学习数据处理机制,准备数据;● 评估模型性能以保证应用效果; ● 掌握Python 机器学习核心算法包;● 使用示例代码设计和构建你自己的模型; ● 构建实用的多功能预测模型。 第1 章 关于预测的两类核心 算法1 1.1 为什么这两类算法如此有用 1 1.2 什么是惩罚回归方法 6 ...
本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python...