用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，能理解、能设 ...
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2019-08-11 09:18:05
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机器学习概论 目录 模式识别 计算机视觉 数据挖掘 语言识别 统计学习 自然语言处理 学习过程 工具库 Numpy: 科学计算库 Pandas: 数据分析处理库 Matplotlib: 数据可视化库 Scikit learn: 机器学习库 分类 有监督类算法 无监督类算法 有监督是进行标记 回归算法 ...
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2019-08-10 09:19:59
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1. scikit-learn中的K-Means类 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，： （1）传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。 （2）基于采样的Mini Batch K-Means算法，对应的类是MiniBatchKMeans。 一般来说，K-Means ...
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2019-08-08 23:34:30
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在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。# 一、Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接，... ...
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2019-07-19 19:16:49
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在BIRCH聚类算法原理中，我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结，本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结。# 一、scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中，BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类。因此要使用BIRCH来聚... ...
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2019-07-19 19:15:36
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scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系，求出线性回归... ...
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编程语言 时间：
2019-07-19 19:13:49
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对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。# 一、获取数据，定义问题 没有数据，当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。 数据的介绍在这：http://arc... ...
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2019-07-19 19:12:46
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之前对决策树的算法原理做了总结，包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法，主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法，结果的可视化以及一些参数调参的关键点。# 一、1.scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类... ...
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2019-07-19 19:12:06
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在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。# 一、1.scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassif... ...
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2019-07-19 19:07:58
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在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。# 一、scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中，DBSCAN算法类为sklearn.c... ...
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2019-07-19 19:06:48
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