【Python机器学习专栏】使用Pandas处理机器学习数据集

在机器学习的工作流程中,数据处理是一个至关重要的环节。一个高质量的数据集是训练出优秀模型的前提。而在Python中,Pandas库因其强大的数据处理能力,成为数据科学家和机器学习工程师的首选工具。本文将介绍如何使用Pandas处理机器学习数据集,包括数据的读取、清洗、转换和保存等操作。 1. 数据读...

Python机器学习一维/多维数据集顺序打乱

1 为什么要打乱数据集  在机器学习中,如果不进行数据集的打乱,则可能导致模型在训练过程中出现“偏见”的情况,降低其泛化能力,从而降低训练精度。例如,如果我们做深度学习的分类,其中初始数据的前80%都是第一类,后20%都是第二类,那么如果我们不打乱数据,模型在前面大部分数据中训练出来的结果都是第一类...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN(K-Nearest Neighbor)算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类,也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单:对于任意n维输入向量,分别对应于特征空间...

【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。算法步骤K-Means容易受初始质心的影响;算法简单,容易实现;算法聚类时,容易产生空簇;算法可能收敛到...

【Python机器学习】K-Means对文本聚类和半环形数据聚类实战(附源码和数据集)

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需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。K-Means++,算法受初始质心影响较小;表现上,往往优于 K-Means 算法;与 K-Means算法不...

【Python机器学习】感知器进行信用分类和使用KNN进行图书推荐实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、KNN进行图书推荐KNN算法思想简介KNN 可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一。注意:KNN 算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像(K-means 是无监督学习算法),但...

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战(附源码和数据集)

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需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习...

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的he...

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上...

【Python机器学习】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战(附源码和数据集)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想假如有另一个标注序列(代词 动词 名词 动词 动词),如何来评价哪个序列更合理呢?条件随机场的做法是给两个序列“打分”,得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分,那就要有“评价标准”,称为特征函数。例如,可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数...

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