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数据均衡算法全解：机器学习中的方法与Python实现详解

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简介：
本书深入解析了数据均衡在机器学习领域的重要作用，并详细介绍了多种有效的数据均衡算法及其在Python环境下的具体实现方式。适合希望优化模型性能的数据科学家和机器学习爱好者阅读。 根据Imbalanced-learn sklearn库收录的算法来看，过采样共有11种方法，欠采样有8种方法，组合采样则有2种方法。 **欠采样算法包括：** - ClusterCentroids - CondensedNearestNeighbour - EditedNearestNeighbours - RepeatedEditedNearestNeighbours - InstanceHardnessThreshold - NearMiss - NeighbourhoodCleaningRule - OneSidedSelection - RandomUnderSampler - TomekLinks **过采样方法包括：** - RandomOverSampler - SMOTE - SMOTEN - SMMOTE - ADASYN - BorderlineSMOTE - KMeansSMOTE - SVMSMOTE **组合采样方法有：** - SMOTEENN - SMOTETomek

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  • 数据均衡算法全解：机器学习中的方法与Python实现详解
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    本书深入解析了数据均衡在机器学习领域的重要作用，并详细介绍了多种有效的数据均衡算法及其在Python环境下的具体实现方式。适合希望优化模型性能的数据科学家和机器学习爱好者阅读。 根据Imbalanced-learn sklearn库收录的算法来看，过采样共有11种方法，欠采样有8种方法，组合采样则有2种方法。 **欠采样算法包括：** - ClusterCentroids - CondensedNearestNeighbour - EditedNearestNeighbours - RepeatedEditedNearestNeighbours - InstanceHardnessThreshold - NearMiss - NeighbourhoodCleaningRule - OneSidedSelection - RandomUnderSampler - TomekLinks **过采样方法包括：** - RandomOverSampler - SMOTE - SMOTEN - SMMOTE - ADASYN - BorderlineSMOTE - KMeansSMOTE - SVMSMOTE **组合采样方法有：** - SMOTEENN - SMOTETomek
     
  • KNN算法的机器学习原理与Python实现详解
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    本文详细解析了K-近邻(KNN)算法在机器学习中的工作原理，并通过实例展示了如何使用Python语言进行实际操作和应用。 本段落实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法，分享给大家供参考。 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。若K=1，则新数据被简单分配给其近邻的类别。 KNN算法实现过程如下： (1) 选择一种距离计算方式, 通过所有特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2) 根据所选的K值，选取最近的邻居进行分类或回归。
     
  • 详解机器学习，算法实现.rar
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    本资料详细解析了机器学习的核心概念与常见算法，并提供了实用的编程案例及代码实现，适合初学者深入理解并掌握机器学习技术。 苹果Siri、百度度秘、微软小冰这类智能助理应用正在尝试革新我们与手机的互动方式，并将手机转变为高效的小秘书；新闻类应用则借助智能推荐技术来提供最符合你兴趣的内容；美图秀秀利用智能化的艺术创作功能，自动优化照片和视频。购物应用通过智能物流技术帮助商家更快速、安全地配送商品，从而提高顾客满意度；滴滴出行协助司机选择最佳路线，在未来自动驾驶技术将重新定义智慧交通方式。 这一切的实现都归功于一种称为机器学习的人工智能方法。传统上使用的机器学习算法包括决策树、聚类分析、贝叶斯分类器和支持向量机等。 本段落旨在对这些常用算法进行常识性介绍，不会涉及代码或复杂的理论推导，而是通过图表来直观解释它们是什么以及如何应用的。 例如，决策树是一种根据特征将数据集划分成不同类别的方法。每个节点代表一个问题，在经过判断后会把数据分为两类，并继续向下提问直至到达叶子结点为止。这些问题都是基于已有训练数据得出的结果，在处理新输入的数据时，可以借助这棵“问题树”来正确地将其归类到对应的分类中去。
     
  • Python中机器学习算法的实现
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    本教程深入浅出地介绍如何使用Python进行机器学习项目的开发，涵盖多种经典算法的应用与实践。适合编程新手及数据科学爱好者。 一、线性回归 1. 代价函数 2. 梯度下降算法 3. 均值归一化 4. 最终运行结果 5. 使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1. 代价函数 2. 梯度 3. 正则化 4. S型函数（即） 5. 映射为多项式 6. 所使用的优化方法 7. 运行结果 8. 使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1. 随机显示100个数字 2. OneVsAll 3. 手写数字识别 4. 预测 5. 运行结果 6. 使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP神经网络 1. 神经网络model 2. 代价函数 3. 正则化 4. 反向传播（BP） 5. BP可以求梯度的原因 6. 梯度检查 7. 权重的随机初始化 8. 预测 9. 输出结果 四、SVM支持向量机 1. 代价函数 2. Large Margin 3. SVM Kernel（核函数） 4. 使用中的模型代码 5. 运行结果 五、K-Means聚类算法 1. 聚类过程 2. 目标函数 3. 聚类中心的选择 4. 聚类个数K的选择 5. 应用——图片压缩 6. 使用scikit-learn库中的线性
     
  • Python中机器学习算法的实现.zip
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    本资源为《Python中机器学习算法的实现》，包含多种经典机器学习算法在Python中的实战代码与案例讲解，适合初学者深入学习。 在“机器学习算法Python实现.zip”这个压缩包里，我们可以找到一系列使用Python语言实现的机器学习算法代码。由于其简洁易懂的语法以及丰富的库支持，Python已成为数据科学与机器学习领域最流行的编程语言之一。 1. **线性回归**：这是基础预测模型的一种形式，用于估计连续变量值。`sklearn`中的`LinearRegression`类可用于训练和应用该算法。 2. **逻辑回归**：尽管名字含有“回归”，但其实是一种分类方法，特别适用于二元分类问题。“sklearn”库的 `LogisticRegression` 类通过极大似然法进行模型参数估计。 3. **决策树**：这是一种直观的数据结构，用于解决分类和回归任务。使用`DecisionTreeClassifier` 和 `DecisionTreeRegressor` 分别处理这两类任务。 4. **随机森林**：作为多个决策树的集合体，这种算法能够有效减少过拟合风险。“sklearn”库中的“RandomForestClassifier”与 “RandomForestRegressor” 提供了实现方案。 5. **支持向量机（SVM）**：一种强大的分类和回归工具，通过寻找最佳分割超平面来构建模型。`sklearn.svm` 模块包含了多种 SVM 变体。 6. **K近邻算法（KNN）**：这是一种基于实例的机器学习方法，“sklearn.neighbors”模块提供了 KNN 算法的具体实现。 7. **神经网络**：“tensorflow”和“keras”是构建深度学习模型，包括卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)，等的常用库。 8. **聚类分析**：这是一种无监督的学习方法，“sklearn.cluster”模块提供了 K-means 和 DBSCAN 等算法。 9. **特征选择与工程**：“pandas” 库用于数据处理，包括特征提取和转换。例如“get_dummies” 可以实现独热编码（one-hot encoding）而 “scale” 或者 “StandardScaler” 则可以进行标准化。 10. **模型评估与调优**：`sklearn.metrics` 提供了各种性能指标如准确率、召回率和F1分数。“GridSearchCV” 和“RandomizedSearchCV” 可用于参数优化。 11. **交叉验证**：“sklearn.model_selection”的 `cross_val_score` 和 `cross_validate` 函数可用来评估模型的稳健性和泛化能力，防止过拟合。 12. **数据预处理**：包括清洗、填补缺失值和检测异常值等步骤。“sklearn.preprocessing” 模块提供了多种工具来执行这些操作。 13. **数据可视化**：“matplotlib” 和 “seaborn” 库用于展示数据分析结果，帮助理解模型行为并进行调试工作。 压缩包可能包含上述算法的实现代码、相关数据集以及分析结论。通过学习和应用这些Python实现，可以显著提升你的机器学习技能。实践中需要载入数据，并将其划分为训练与测试集合；接着选择适当的算法来构建模型；最后评估其性能并根据结果进行优化调整。
     
  • Python中实现的机器学习算法.zip
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    这段资料分享了一个包含多种常用机器学习算法的Python代码集锦，旨在帮助初学者和专业人士更好地理解和应用这些算法。适合用于教育、研究或项目开发。 机器学习算法Python实现.zip
     
  • Python中K-近邻算法(K Nearest Neighbor)的机器学习实例详解
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    本篇文章详细介绍了Python环境下K-近邻算法的应用及实现，通过具体例子帮助读者理解并掌握该算法在机器学习中的运用。 本段落主要介绍了Python机器学习中的k-近邻算法（K Nearest Neighbor），并通过实例分析了该算法的原理、操作步骤以及相关实现与使用技巧。希望对需要了解这一主题的朋友有所帮助。
     
  • Python中LDA实现方法详解
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    本文深入讲解了在Python环境下如何使用LDA（潜在狄利克雷分配）进行主题模型分析的方法和步骤，包括所需库的安装、数据预处理及模型训练等内容。 LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种常用且用途广泛的概率主题模型。其实现通常通过变分推理（Variational inference）和吉布斯采样（Gibbs Sampling）来完成。在提出LDA模型时，作者提供了一个基于C语言的源代码实现，并在此基础上有人将其改写为C++类的形式。这里展示的是一个使用Python第三方模块重写的LDA类及其实现。 ```python # coding:utf-8 import numpy as np import lda import lda.datasets import jieba import codecs class LDA_v20161130(): def __init__(self, ``` 注意，这里展示的代码片段仅包含类定义的一部分。
     
  • Python中的Apriori算法实现详解
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    本文详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的关联规则学习算法——Apriori算法。通过实际代码示例解析了其工作原理和应用方法。 本段落主要介绍了Apriori算法的基础知识及其在Python中的实现过程： 1. Apriori算法简介 Apriori算法是一种用于挖掘布尔关联规则频繁项集的工具。该算法利用了频繁项集性质的先验信息，通过迭代逐层搜索的方法来找到数据集中所有的频繁项集。具体来说，首先确定出所有的一元频繁项集合L1，然后基于L1找出二元频繁项集合L2；接着使用L2寻找三元频繁项集合L3，并依此类推直至无法再发现新的K-项集为止。每次生成一个新的频繁项目集都需要进行一次数据库的扫描操作。 值得注意的是，在Apriori算法中，一个项目组合被视作“频繁”的前提是其所有非空子集也必须是频繁出现的。这一特性被称为Apriori性质，它通过减少搜索空间来提升逐层产生频繁项集的过程效率。