数据分析入门系列教程-EM实战-划分LOL英雄
今天，我们就通过LOL英雄分类的实战，来进一步体会下 EM 聚类的强大之处。数据获取页面分析前面章节，我们实验所用的数据都是直接获取到的，今天我们通过前面学习的爬虫知识，来手动收集我们需要的英雄数据。我们的目标网站是：http://cha.17173.com/lol/首先我们可以看到一个英雄列表页面...
数据分析入门系列教程-K-Means实战
上一节我们讲解了 K-Means 算法的原理，并且手动实现了一个 K-Means 算法函数，今天我们一起来完成相关的实战内容。在 Sklearn 中使用 K-MeansSklearn 同样提供了非常完善的 K-Means 算法实现from sklearn.cluster import KMeans ...
数据分析入门系列教程-SVM实战
上一节我们了解了 SVM 的原理，今天就来带你进行 SVM 的实战。SVM 是有监督的学习模型，就是说我们需要先对数据打上标签，之后通过求解最大分类间隔来求解二分类问题，而对于多分类问题，可以组合多个 SVM 分类器来处理。sklearn 中的 SVM其实在工具 sklearn 中，已经封装了多种 ...
数据分析入门系列教程-贝叶斯实战
上一节我们学习了朴素贝叶斯的原理，并且手动推导了计算方法，今天我们通过两个真实案例，来看看如何在工作中应用朴素贝叶斯。朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类了，无论是情感分析还是文档分类及垃圾邮件识别，都是朴素贝叶斯最为擅长的地方，其也成为了自然语言处理 NLP 方向的重要工具。文本到向量既然说到了...
数据分析入门系列教程-决策树实战
在学习了上一节决策树的原理之后，你有没有想动手实践下的冲动呢，今天我们就来用决策树进行项目实战。决策树的应用场景是非常广泛的，在各行各业都有应用，并且有非常良好的表现。金融行业的风险贷款评估，医疗行业的疾病诊断，电商行业的销售预测等等。sklearn 中的决策树首先我们先来了解下如何在 sklear...
数据分析入门系列教程-KNN实战
上一节我们完成了 KNN 算法理论的学习，同时还手动写了一个简易版的 KNN 分类器。今天我们来进行 KNN 的实战，看看如何通过 KNN 算法来解决生活中的问题。在实战之前，我们先来介绍一个概念-超参数。还记得我们上一节讲到的选择 K 值吗，这里的 K 就是超参。所谓超参数，就是在机器学习算法模型...
数据分析入门系列教程-K-Means实战
在Sklearn中使用K-MeansSklearn 同样提供了非常完善的 K-Means 算法实现from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans()再来看下可以传递给该类的主要参数都有哪些参数解释n_clusters即 K 值，默认为8max_i...
数据分析入门系列教程-SVM实战
sklearn 中的SVM其实在工具 sklearn 中，已经封装了多种 SVM 模型，这里我们重点介绍下 SVC，该模型既可以训练线性可分的数据，也可以训练线性不可分数据。from sklearn.svm import SVC相关参数参数名含义C惩罚系数，默认为1.0。当 C 越大时，分类器的准确...
数据分析入门系列教程-贝叶斯实战
文本到向量既然说到了 NLP，那么就不得不提及从文本到向量的转换。我们都知道，计算机是比较擅长处理数字类型的数据的，而对于字符类型数据往往都需要转换成数字类型，再进行相关运算。在自然语言处理领域同样如此，拿到文本后，我们需要先把文本转化成向量，然后再做处理。为现在较为流行的文本转向量的方式有两种&a...
数据分析入门系列教程-决策树实战
sklearn 中的决策树首先我们先来了解下如何在 sklearn 中使用决策树模型。在 sklearn 中，可以使用如下方式来构建决策树分类器from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(c...
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