7个用于机器学习和数据科学的基本 Python 库
推荐：使用NSDT场景编辑器助你快速搭建3D应用场景这篇文章针对的是刚开始使用Python进行AI的人，以及那些有经验的人，但对下一步要学习什么有疑问的人。我们将不时花点时间向初学者介绍基本术语和概念。如果您已经熟悉它们，我们鼓励您跳过更基本的材料并继续阅读，以了解对图形执行和急切执行等更精细的观点...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用EM期望最大化进行参数估计（十五）
[toc]1. 前言1.1 EM的介绍（Expectation-Maximization，EM）是一种迭代式的优化算法，主要用于解决含有隐变量的概率模型的参数估计问题。它的目标是在给定观测数据和未观测数据（隐变量）的情况下，估计概率模型的参数，使得模型能够最好地拟合观测数据。EM算法的...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用GBM梯度提升机进行预测（十四）
[toc]1.前言1.1 GBM的介绍梯度提升机（Gradient Boosting Machine，简称GBM）是一种强大的机器学习算法，它是集成学习的一种形式。GBM在解决分类和回归问题上表现优异，是数据科学领域中常用的算法之一。GBM通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用Ridge岭回归进行正则化（十三）
[toc]1.前言1.1 岭回归的介绍岭回归（Ridge Regression）是一种常用的线性回归方法，用于处理具有共线性（collinearity）问题的数据集。在普通最小二乘线性回归中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致估计的回归系数不稳定，甚至无法准确估计。岭回归通过引入一个...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LASSO回归进行正则化（十二）
[toc]1 前言1.1 LASSO的介绍LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于线性回归和特征选择的正则化方法。它的基本原理是在损失函数中引入L1正则化项，通过最小化数据拟合误差和正则化项的和来实现模型参数的稀疏化和特征...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用NN神经网络进行分类（十一）
[toc]1 前言神经网络（Neural network，NN）机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构，每个神经元都接收输入信号、进行计算并生成输出信号。1.1 神经网络的介绍首先了解一下神经元和层的概念：神经元（Neu...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LR线性回归进行预测（十）
[toc]1 前言还没看过前九节的同学可以回顾一下，经典的Logistic回归、Bayes、SVM-RFE、KNN、LDA、DT等机器学习必学算法：注意这里的LR指的是Linear Regression，线性回归。而非逻辑回归Logistic Regression，虽然二者简称都是LR，但是后者我们...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用K均值K-means进行聚类（九）
[toc]1 前言1.1 K-means的介绍K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。需要区分一下，K-means和KNN是两种...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用SVD奇异值分解进行降维分类（八）
[toc]1 前言1.1 奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意 m X n 的矩阵 A，它的 SVD 分....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类（七）
[toc]1 前言1.1 主成分分析的介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分，并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新...
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