python机器学习

目录 安装所需的库 导入所需库 创建模型 创建可视化 1、Bar Plot 2、队列图 3、热图 4、瀑布图 5、力图 6、决策图 解释一个机器学习模型是一个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个黑匣子里是如何工作的...

目录 安装方法 使用说明 支持示例展示 水平条形图 垂直条形图比赛 条形图 饼图 多边形地理空间图 多个图表 总结 数据动画可视化制作在日常工作中是非常实用的一项技能。目前支持动画可视化的库主要以Matplot...

目录 什么是 human-learn 安装 human-learn 互动绘图 创建模型并进行预测 预测新数据 解释结果 预测和评估测试数据 结论 如今，数据科学家经常给带有标签的机器学习模型数据，以便它可以找出规则。 这...

目录 什么是 human-learn 安装 human-learn 互动绘图 创建模型并进行预测 预测新数据 解释结果 预测和评估测试数据 结论 如今，数据科学家经常给带有标签的机器学习模型数据，以便它可以找出规则。 这...

目录 一、概率知识基础 1.概率 2.联合概率 3.条件概率 二、朴素贝叶斯 1.朴素贝叶斯计算方式 2.拉普拉斯平滑 3.朴素贝叶斯API 三、朴素贝叶斯算法案例 1.案例概述 2.数据获取 3.数据处理 4.算法流程 5.注意...

目录 1.审查分类算法 1.1线性算法审查 1.1.1逻辑回归 1.1.2线性判别分析 1.2非线性算法审查 1.2.1K近邻算法 1.2.2贝叶斯分类器 1.2.4支持向量机 2.审查回归算法 2.1线性算法审查 2.1.1线性回归算法 2.1....

目录 1.集成算法 1.1袋装算法 1.1.1袋装决策树 1.1.2随机森林 1.1.3极端随机树 1.2提升算法 1.2.1AdaBoost 1.2.2随机梯度提升 1.3投票算法 2.算法调参 2.1网络搜索优化参数 2.2随机搜索优化参数 总结...

目录 前言 写在前面 1.什么是机器学习？ 1.1 监督学习 1.2无监督学习 2.Python中的机器学习 3.必须环境安装 Anacodna安装 总结 前言 每一次变革都由技术驱动。纵观人类历史，上古时代，人类从采集狩猎社...

Python算法的分类 对葡萄酒数据集进行测试，由于数据集是多分类且数据的样本分布不平衡，所以直接对数据测试，效果不理想。所以使用SMOTE过采样对数据进行处理，对数据去重，去空，处理后数据达到均衡，然后进行...

一、题目 1.主题：逻辑回归 2.描述：假设你是某大学招生主管，你想根据两次考试的结果决定每个申请者的录取 机会。现有以往申请者的历史数据，可以此作为训练集建立逻辑回归模型，并用 其预测某学生能否被大学录...

一、前言 机器学习三大件：numpy， pandas， matplotlib Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用N...