机器学习-爱代码爱编程
相亲 示例： 现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等
机器学习第四章——决策树_决策树习题-爱代码爱编程
1、决策树是一类常见的机器学习方法，是基于树结构进行决策的。一般的，一棵决策树包含两类结点：内部节点和叶结点，其中内部节点表示表示一个特征或属性，叶结点表示决策或预测的结果。 2、在决策树学习中，一般情况下，属性a 的信息增益越大，则意味着使用属性a 来进行划分获得的_________纯度提升越大___________。
使用 python 和 scikit-爱代码爱编程
获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中，获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤： 数据探索 数据预处理 拆分数据以进行训练和测试 准备分类模型 使用流水线组装所有步骤 训练模型 对模型运行预测 评估和可视化模型性能 建立 本教程包括
梯度提升决策树树（gbdt）公式推导-爱代码爱编程
### 逻辑回归的损失函数 逻辑回归模型用于分类问题，其输出是一个概率值。对于二分类问题，逻辑回归模型的输出可以表示为： \[ P(y = 1 | x) = \frac{1}{1 + e^{-F(x)}} \] 其中 \( F(x) \) 是一个线性组合函数，通常表示为： \[ F(x) = \sum_{m=0}^{M} h_m(x) \] 这里
自用fashion-爱代码爱编程
import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import torchvision from torch.utils.data import DataLoader class myNet(nn.Module): def __init__(self, *arg
机器学习实战宝典：用scikit-爱代码爱编程
书接上文——《数据探险家的终极指南：用Python挖掘机器学习的奥秘》 前文我们在这段精彩的机器学习探险之旅中，从基础概念出发，深入探索了使用Python和scikit-learn库进行数据分析和模型构建的全过程
机器学习10-爱代码爱编程
机器学习10-解读CNN代码Pytorch版 我个人是Java程序员，关于Python代码的使用过程中的相关代码事项，在此进行记录 文章目录 机器学习10-解读CNN代码Pytorch版1-核
【python】教你彻底了解python中的数据科学与机器学习_python 与 机器学习-爱代码爱编程
文章目录 一、数据科学的基本概念1. 数据收集2. 数据清洗3. 数据分析4. 数据可视化5. 机器学习 二、常用的数据科学库1. Pandas1.1 创建Series和DataFrame1.
探索基于机器学习的信用评分：从数据到洞察-爱代码爱编程
友友们好！ 我的新专栏《Python进阶》正式启动啦！这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。 在
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来源：Deephub Imba 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文介绍Scikit-learn Pipeline完全指南。 在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程
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scikit-learn中的Pipeline：构建高效、可维护的机器学习流程 我们使用scikit-learn进行机器学习的模型训练时，用到的数据和算法参数会根据具体的情况相应调整变化， 但是，整个模型训练的流程其实大同小异，一般都是加载数据，数据预处理，特征选择，模型训练等几个环节。 如果训练的结果不尽如人意，从数据预处理开始，再次重新训练。 今
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Scikit-learn高级教程：深入理解机器学习算法 目录 引言 Scikit-learn概述 什么是Scikit-learn Scikit-learn的主要功能 安装和导入
spark mllib模型训练—回归算法 linear regression_spark linearregression-爱代码爱编程
Spark MLlib模型训练—回归算法 Linear regression 线性回归是回归分析中最基础且应用广泛的一种方法。它用于建模目标变量和一个或多个自变量之间的关系。随着大数据时代的到来，使用像 Spark 这样的
python数据科学实战：从数据探索到机器学习的旅程_数据科学家的python实践-爱代码爱编程
Python数据科学实战：从数据探索到机器学习的旅程 一、基本概念和作用说明二、知识体系介绍三、可应用场景与实践思路场景一：商业分析场景二：医疗研究实践思路 四、代码示例与细节剖析示例1：数据清洗示例2
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在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程的一致性,最大限度地降低数据泄露的风险。构建组合估计器最常用的工具是Scikit-learn提供的Pipel
使用sklearn中线性回归（linearregression）模型与决策树回归（decisiontreeregressor）模型解决身高预测问题_多元线性回归与决策树-爱代码爱编程
一、数据集height 1.1 数据集规格 身高数据集样本数量：共2700个样本 两个特征：足长、步幅（cm）一个标签：身高（cm） 数据集部分样本 1.2 导入数据 利用pandas包，导入Excel文件，在命令行中安装pandas库： pip install p
时间序列预测入门：用sklearn打造你的机器学习解决方案_sklearn时间序列预测-爱代码爱编程
scikit-learn（sklearn）本身是一个通用的机器学习库，并不专门针对时间序列分析。时间序列分析通常涉及对时间索引数据的处理，这可能包括趋势分析、季节性分解、自相关性分析等，这些通常不是sklearn的强项。然而
jupyter notebook与机器学习：使用scikit-爱代码爱编程
Jupyter Notebook与机器学习：使用Scikit-Learn构建模型 介绍 Jupyter Notebook是一款强大的交互式开发环境，广泛应用于数据科学和机器学习领域。Scikit-Learn是一个流行的P
机器学习实战：基于scikit-爱代码爱编程
前言 在这个数据驱动的时代，机器学习已成为解锁数据潜力、推动技术进步的关键力量。无论是在学术界还是工业界，机器学习的应用正变得越来越广泛，从智能推荐系统到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融风险评估，机器学习正在改变我们的世界