Advertisement

机器学习实战（Python3）涵盖了k近邻算法（kNN），决策树，贝叶斯分类，逻辑回归，支持向量机（SVM），线性回归和树回归。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
机器学习原创文章通常每月至少发布两篇，后续的最新文章将优先于其他平台进行首发。同时，为了方便技术交流和接收反馈，欢迎加入我的交流群。我们热忱欢迎您的星级支持！请注意，文章的最初发布位置为我的个人网站。其他平台上的文章均为转发链接，如果您希望及时了解最新的更新进展和动态，请务必关注我的个人网站：://cuijiahua.com/。 第二章：kNN（k-邻域算法） 文章个人网站知乎Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法（史诗级干货长文）代码 第三章：决策树（决策树） 文章个人网站知乎Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：方法树基础篇之让我们从相亲说起Python3《机器学习实战》学习笔记（三）：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜代码 第四章：朴素贝叶斯 文章个人网站知乎Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器Python3《机器学习实战》学习笔记（五）：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类代码 第五章：物流（Logistic回归） 文章个人网站知乎Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 机器学习实战（Python3）：探索kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归和树回归
    优质
    本书聚焦于使用Python3进行机器学习实践，深入讲解了包括kNN、决策树、贝叶斯分类器、逻辑回归、支持向量机(SVM)、线性回归及树回归在内的多种算法模型。 每月至少发布两篇关于机器学习的原创文章，并在首发后通过视频或交流群分享最新内容和技术讨论的机会。欢迎加入我们的技术交流群进行探讨或提出建议。 第二章：kNN（k-邻域算法） 第三章：决策树（决策树）基础与实战，包括相亲案例和隐形眼镜推荐 第四章：朴素贝叶斯理论及其应用，如言论过滤器和新闻分类等实例 第五章：逻辑回归的基础知识及其实战应用 每章节均包含Python3编程代码示例。
     
  • Python3机器学习实战教程：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归.zip
    优质
    本教程为《Python3机器学习实战》资源包，包含kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性及树回归等核心算法的实践案例和源代码。适合初学者深入理解与应用机器学习技术。 svm支持向量机python代码机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归
     
  • 莺尾花分类代码（逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN）
    优质
    本文探讨了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯及KNN算法在莺尾花数据集上的应用，通过比较这些机器学习方法的分类效果，分析各自优劣。 莺尾花源码包含了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KNN算法。
     
  • KNN、K-means、EM、感知机、决策树、逻辑回归、SVM、AdaBoost、朴素贝叶斯
    优质
    本篇内容涵盖经典机器学习算法，包括K近邻(KNN)、K均值聚类(K-means)、期望最大化(EM)算法、感知机、决策树、逻辑回归、支持向量机(SVM)、AdaBoost集成方法及朴素贝叶斯分类器。 实现算法包括KNN、Kmeans、EM、感知机（Perceptron）、决策树、逻辑回归、支持向量机（svm）、AdaBoost以及朴素贝叶斯。
     
  • 逻辑回归、决策树和支撑向量机
    优质
    简介：本内容探讨逻辑回归、决策树和支持向量机三种常用的机器学习分类算法，分析各自的工作原理及应用场景。 摘要：分类问题是商业业务中的主要挑战之一。本段落将重点讨论三种关键技术：逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。在各个行业中，我们经常会遇到需要解决的分类问题。在这篇文章里，我们将从众多技术中挑选出这三种进行详细探讨。上述提到的所有算法都是为了应对分类问题而设计的（虽然SVM和DT也可以用于回归分析，但这里不涉及这部分内容）。
     
  • Python实现的7种经典机器学习算法案例：线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树和K-Means——已验证有效
    优质
    本教程详细讲解并实现了七种经典的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归等，并通过Python代码展示其应用过程，所有案例均已实际验证有效。 Python实现线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树、K-Means七种机器学习算法的经典案例——亲测可用。
     
  • 经典机器学习算法案例详解（包括回归、逻辑回归、KNN、决策树、聚类及SVM等）
    优质
    本书深入浅出地讲解了多种经典机器学习算法，如回归分析、逻辑回归、K近邻法(KNN)、决策树和随机森林、聚类方法以及支持向量机(SVM)，并提供了丰富的实际案例。 ## 目录概览：回归算法案例实现 ### 1、最小二乘法：功率与电流的线性关系 - 文件名: 01_最小二乘法.py ### 2、家庭用电预测：时间与功率的线性关系 - 文件名: 02_家庭用电预测.py ### 3、家庭用电预测：功率与电流的线性关系 - 文件名: 03_家庭用电预测.py ### 4、家庭用电预测：时间与电压的线性关系 - 文件名: 04_家庭用电预测.py ### 5、家庭用电预测：时间与电压的多项式关系 - 文件名: 05_家庭用电预测.py ### 6、过拟合样例 - 文件名: 06_过拟合.py ### 7、回归各种算法的过拟合比较 - 文件名: 07_回归各种算法的过拟合比较.py - 比较线性回归、Lasso回归、Ridge回归及ElasticNet模型性能。 ### 8、基于梯度下降法的线性回归实现 - 文件名: 08_基于梯度下降法的线性回归.py - 自行编写梯度下降算法，使用该方法构建个人的线性模型，并与Python内置库中的相应模型进行对比。
     
  • 引导你了解常用的机器学习分类算法——包括逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM和决策树.pdf
    优质
    本PDF深入浅出地介绍了五种常见的机器学习分类算法：逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）以及决策树，旨在帮助读者快速掌握这些算法的核心概念与应用技巧。 逻辑回归是一种广泛应用的二分类模型，通过sigmoid函数将线性模型的结果转换为0到1之间的概率值，在Scikit-learn库中的`LogisticRegression`类提供了实现这一算法的功能。该类的关键参数包括`penalty`（决定是否应用正则化及类型），`C`(控制正则化的强度)，`solver`(选择优化方法)和 `multi_class`(处理多分类问题的方法，如“ovr”或“multinomial”)。 接着是朴素贝叶斯算法，该模型基于贝叶斯定理并假设特征条件独立。在Scikit-learn中，分别有三种不同的实现：`GaussianNB`, `MultinomialNB` 和 `BernoulliNB` 对应于高斯、多项式和伯努利分布的朴素贝叶斯算法。这些方法因其简单性和高效性，在处理文本分类等任务时尤为适用。 K-近邻(KNN)是一种基于实例的学习方式，通过投票最近邻居类别来决定新数据点的分类归属。Scikit-learn中的`KNeighborsClassifier`提供了实现这一功能的方法，其中关键参数包括指定邻居数量的`n_neighbors`, 以及选择搜索方法如暴力搜索、kd树或ball树等。 支持向量机(SVM)通过寻找最大化间隔超平面进行决策边界划分，在处理高维空间的数据集时尤为有效。Scikit-learn提供的SVM实现，例如`SVC`(C-SVM, 包括软边际选项)和`NuSVC`(使用nu参数控制边际宽度和支持向量数量的版本)，关键在于选择合适的核函数(`kernel`)如线性、多项式或RBF等，调节正则化程度(`C`)以及对于RBF核而言调整范围大小的`gamma`。 最后是决策树算法，通过构建层次化的分类规则来进行预测。Scikit-learn中的`DecisionTreeClassifier`基于CART（分类回归树）模型实现此功能。关键参数包括分裂节点准则的选择如gini或熵(`criterion`)以及限制树的最大深度以避免过度拟合的`max_depth`。 以上五种算法各有特点，逻辑回归简单快速但可能对非线性关系处理不足；朴素贝叶斯假设特征独立对于某些数据过于简化；KNN虽然计算复杂度较高但是不需要训练阶段；SVM可以有效处理高维空间的数据集不过参数调整较为困难；决策树易于理解和解释但容易出现过拟合。因此，在实际应用中，通常需要根据具体问题和数据特性选择最合适的算法。
     
  • 机器学习算法代码详解（涵盖SVM、回归、降维、聚类、决策树、逻辑回归、贝叶斯、随机森林及数据处理与特征工程）
    优质
    本书深入解析了多种核心机器学习算法，包括支持向量机(SVM)、回归分析、主成分分析(PCA)等，并辅以实用代码示例和数据预处理技术。 适合机器学习初学者熟悉基本算法，并且在数学建模比赛中可以直接对这些代码进行修改使用。