Python机器学习：7.2 结合不同的分类算法进行投票

这一节学习使用sklearn进行投票分类，看一个具体的例子，数据集采用Iris数据集，只使用sepal width和petal length两个维度特征，类别我们也只是用两类：Iris-Versicolor和Iris-Virginica，评判标准使用ROC AUC。

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时间： 2024-08-01 18:50:04

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吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d

《机器学习系统设计》之k-近邻分类算法

前言: 本系列是在作者学习<机器学习系统设计>([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决问题的过程一一呈现.书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第2章通过在真实的Seeds数据集构建一个k-近邻分类器,从而达到一个较好的分类效果.本章主要涉及数据可视化分析.特征和特征工程.数据归一化.交叉验证等知识内

Python机器学习中文版

Python机器学习简介 第一章 让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章 训练机器学习分类算法 透过人工神经元一窥早期机器学习历史 使用Python实现感知机算法 基于Iris数据集训练感知机模型 自适应线性神经元及收敛问题 Python实现自适应线性神经元 大规模机器学习和随机梯度下降 第三章 使用Scikit-learn进行分类器之旅 如何选择合适的分类器算法 scikit-learn之旅 逻辑斯蒂回归对类别概率建模 使用正则化解决过拟合 支持向量机 使用松弛变量解

用Python开始机器学习（7：逻辑回归分类） --好！！

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小

机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用

摘要: 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型:当各特征相关性较小时,朴素贝叶斯分类性能最为良好.另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的,因此特别适于分布式计算.本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学

【机器学习算法-python实现】K-means无监督学习实现分类

1.背景 无监督学习的定义就不多说了,不懂得可以google.因为项目需要,需要进行无监督的分类学习. K-means里面的K指的是将数据分成的份数,基本上用的就是算距离的方法. 大致的思路就是给定一个矩阵,假设K的值是2,也就是分成两个部分,那么我们首先确定两个质心.一开始是找矩阵每一列的最大值max,最小值min,算出range=max-min,然后设质心就是min+range*random.之后在逐渐递归跟进,其实要想明白还是要跟一遍代码,自己每一步都输出一下看看跟自己想象的是否一样. (

用Python开始机器学习（2：决策树分类算法）

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41223147 从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Q

python机器学习基础教程-鸢尾花分类

一: 环境准备: 1.导入的库: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import mglearn 2.导入数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() 二. 划分训练数据和测试数据 1. train_test_split: 将数据集打乱并进行拆分 from sklearn.model_select

python机器学习《回归 一》

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那