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python学习

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全部文章 / python学习（共27篇）

神经网络基础

神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network，简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。其中每层的圆圈代表...

2021-02-05

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深度学习介绍

深度学习与机器学习的区别特征提取方面机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。 ...

2021-02-04

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聚类算法简介

使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。 ** 聚类算法在现实中的应用** 用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段...

2021-02-03

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集成学习算法简介

什么是集成学习集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。机器学习的两个核心任务集成学习中boosting和Bagging 只要单分类器的表现不太差，...

2021-02-02

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特征工程-特征提取

特征提取将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类: 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）字典特征提取作用：对字典数...

2021-02-01

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cart剪枝

为什么要剪枝 •横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。 •实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。 •随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的，然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。出现这种情况的原因...

2021-01-31

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决策树算法简介

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。 ...

2021-01-30

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逻辑回归介绍

逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。逻辑回归的原理要想掌握逻辑回归，必须掌握两点：逻辑回归中，其输入值是什么如何判...

2021-01-29

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sklearn模型的保存和加载

sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib 保存：joblib.dump(estimator, 'test.pkl') 加载：estimator = joblib.load('test.pkl') ...

2021-01-28

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欠拟合和过拟合

过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单) ...

2021-01-27

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