机器学习 —— 分类预测与集成学习（下）
机器学习 —— 分类预测与集成学习（上）https://developer.aliyun.com/article/1507851?spm=a2c6h.13148508.setting.25.1b484f0eMnwKQL 2. 将所有文本列均转换成数值编码 &...
机器学习 —— 分类预测与集成学习（上）
从指定的数据源读取数据，对数据进行必要的处理，选取合适的特征，构造分类模型，确定一个人的年收入是否超过50K。 数据来源：1994年美国人口普查数据库。（原始数据下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/dataset...
【机器学习】使用贝叶斯模型做分类时，可能会碰到什么问题？怎么解决？
引言 在使用贝叶斯模型进行分类时，虽然贝叶斯模型具有许多优点，如处理不确定性、可解释性强等，但也会面临一些问题和挑战。这些问题可能涉及到模型的假设、数据的特征、以及算法的选择等方面。下面将对在使用贝叶斯模型进行分类时可能遇到的问题进行详细分析，并提出相应的解决方案。 1. 高维数据问题 问题描述： ...
【Python机器学习专栏】逻辑回归在分类问题中的应用
在数据分析和机器学习领域，分类问题是最常见的问题类型之一。分类问题的目标是根据一组特征来预测一个观测属于哪个类别。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计方法，它因其简单性和高效性而广泛应用于各种场景。本文将探讨逻辑回归的基本原理、优缺点以及如何在Python...
PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法...
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。 ...
机器学习基础入门（一）（机器学习定义及分类）
机器学习定义 给予计算机无需特意带有目的性编程便有学习能力的算法 深度学习算法 主要有监督学习和非监督学习两类 监督学习（supervised learning） 定义 1、学习由x映射到y的映射关系 2、主动给予机器学习算法正确示例，算法通过示例来学习映射关系 ...
机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点
机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习和推理的科学。机器学习算法是实现机器学习的具体方法，它们可以根据不同的目标、数据类型和应用场景进行分类和比较。本文将介绍机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点。 机器学习算法的基本概念 机器学习算法可以看作是一种从输入...
机器学习实战第1天：鸢尾花分类任务
一、任务描述 鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题，通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种，即山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Virginica）。这个任务是一个多类别分类问题，其中每个样本都属于三个可能的类别...
机器学习第9天：决策树分类
机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客 介绍 作用：分类 原理：构建一个二叉树，逐级条件判断筛选 基本思想 假如有小明，小红和小...
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