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二、从疝气病症状预测病马的死亡率 1、实战背景 本次实战内容，将使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。原始数据集下载地址：数据集下载 这里的数据包含了368个...

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一、改进的随机梯度上升算法 梯度上升算法在每次更新回归系数(最优参数)时，都需要遍历整个数据集。可以看一下我们之前写的梯度上升算法： def gradAscent(dataM...

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三、Python3实战 1、数据准备 数据集已经为大家准备好，下载地址：数据集下载[https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learn...

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一、前言 本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥，理论居多，Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式，还是蛮...

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三、动手实战 说了这么多，没点实践编程怎么行？ 以在线社区留言为例。为了不影响社区的发展，我们要屏蔽侮辱性的言论，所以要构建一个快速过滤器，如果某条留言使用了负面或者侮辱性的...

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一、前言 朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问...

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六、Sklearn之使用决策树预测隐形眼睛类型 1、实战背景 进入本文的正题：眼科医生是如何判断患者需要佩戴隐形眼镜的类型的？一旦理解了决策树的工作原理，我们甚至也可以帮助人...

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三、决策树可视化 这里代码都是关于Matplotlib的，如果对于Matplotlib不了解的，可以先学习下，Matplotlib的内容这里就不再累述。可视化需要用到的函数：...

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一、前言 上篇文章机器学习实战教程（二）：决策树基础篇[https://www.mlxs.top/portal.php?mod=view&aid=114]讲述了机器学习决策树...

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一、决策树 决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decis...

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5、测试算法：验证分类器 机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率，通常我们只提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，而使用其余的10%数据去测试分类器，检测分...

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一、简单k-近邻算法 本文将从k-近邻（kNN）算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此...

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关联分析的基本概念 关联分析（Association Analysis）：在大规模数据集中寻找有趣的关系。 频繁项集（Frequent Item Sets）：经常出现在一块的...

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在本文中，将探讨如何可视化卷积神经网络（CNN），该网络在计算机视觉中使用最为广泛。首先了解CNN模型可视化的重要性，其次介绍可视化的几种方法，同时以一个用例帮助读者更好地理...

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想象一下，你的任务是预测下一部iPhone的价格，并提供了历史数据。这包括季度销售、月度支出，以及苹果资产负债表上的一大堆东西。作为一个数据科学家，你会把这个问题归类为什么？...

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时间是决定企业兴衰的最关键因素。这就是为什么我们看到商店和电子商务平台的销售与节日一致。这些企业分析多年的消费数据，以了解打开大门的最佳时间，并看到消费支出的增加。 但是，作...

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以下应用有什么共同点：预测未来三个月的一个家庭的电力消耗；估计在一定时期内道路的交通量；以及预测一个股票在纽约证券交易所上交易的价格。 以上都涉及时间序列数据的概念！如果没有...

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做一个这样有趣的小项目并不复杂，只需一点可视化技巧，100余行Python代码和程序库Tkinter，最后我们就能达到下面这个效果： 学完本教程后，你也能做出这样的烟花秀。 ...

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Seaborn概论 Seaborn为Matplotlib提供了一个高级接口，它是一个功能强大但有时笨拙的Python可视化库。 在Seaborn的官方网站上，他们声明： 如果...