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机器学习

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本专题中精选机器学习相关文档、电子书、软件、源码等资源以及技术教程文章,更多相关内容陆续增加,建议收藏本栏目,本站整理包含机器学习的内容共计1个,剩余241个等待更新。

机器学习 笔记精选
网友NO.409127

机器学习的框架推荐Python的原因

13个机器学习的框架偏向于Python的原因,供大家参考,具体内容如下 前言 主要有以下原因: 1. Python是解释语言,程序写起来非常方便 写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。 举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。 当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但……

网友NO.443487

机器学习实战之knn算法pandas

机器学习实战之knn算法pandas,供大家参考,具体内容如下 开始学习机器学习实战这本书,打算看完了再回头看 周志华的 机器学习。机器学习实战的代码都是用numpy写的,有些麻烦,所以考虑用pandas来实现代码,也能回顾之前学的 用python进行数据分析。感觉目前章节的测试方法太渣,留着以后学了更多再回头写。 # coding: gbkimport pandas as pdimport numpy as npdef getdata(path): data = pd.read_csv(path, header=None, sep='\t') character = data.iloc[:, :-1] label = data.iloc[:, -1] chara_max = character.max() chara_min = character.min() chara_range = chara_max - chara_min normal_chara = (character - chara_min) / chara_range return normal_chara, label # 获得归一化特征值和标记def kn……

网友NO.871954

python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型

本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型,废话不多说,具体如下: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_model,svmfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 # 拆分成训练集和测试集,测试集大小为原始数据集大小的 1/4 return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0)#支持向量机非线性回归SVR模型def test_SVR_linear(*data): X_train,X_test,y_train,y_test=data regr=svm.SVR(kernel='linear') regr.fit(X_train,y_train) print('Coefficients:%s, intercept %s'%(regr.coef_,regr.in……

网友NO.993463

总结Python常用的机器学习库

Python在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 这篇文章就列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库。这个列表中,我们不要求这些库是用Python写的,只要有Python接口就够了。 我们的目的不是列出Python中所有机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果),而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。 另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如,虽然Scipy1包含一些聚类算法,但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。因此我们排除了Scipy(尽管我们……

网友NO.848333

Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用教程

本文实例讲述了Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用。分享给大家供大家参考,具体如下: 引言 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在 NumPy , SciPy 和 matplotlib 模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。 scikit-learn安装 python 中安装许多模板库之前都有依赖关系,安装 scikit-learn 之前需要以下先决条件: Python(= 2.6 or = 3.3) NumPy (= 1.6.1) SciPy (= 0.9) 如无意外,下面用 pip 的安装方法可以顺利完成~~ 安装 numpy sudo pip install numpy 安装 scipy 需要先安装 matplotlib ipython ipython-notebook pandas sympy sudo apt-get install python-matplotlib ipython ipython-notebooksudo apt-……

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