2501_91237346的博客

Scikit-learn是Python的机器学习库，提供分类、回归和聚类三大核心功能。分类用于识别类别（如垃圾邮件检测），回归预测连续值（如股价预测），聚类实现数据自动分组（如客户细分）。该库基于NumPy和SciPy，具有简洁API设计。KNN（K-Nearest Neighbors）是其重要算法，通过邻近样本进行分类预测。安装1.0.2版本后，可通过官方文档查看API参考，其中包含算法实现细节和可视化示例。

监督学习：利用带有标签的训练数据（即已知输入和对应输出）进行学习，如分类、回归问题。无监督学习：处理无标签数据，通过挖掘数据本身的结构或规律完成任务，如聚类、降维。半监督学习：结合少量标签数据和大量无标签数据进行学习，适用于标签获取成本较高的场景。强化学习：通过与环境的交互，基于 “奖励” 或 “惩罚” 信号不断调整行为策略，以实现长期收益最大化，如游戏 AI、机器人控制。

本文介绍了使用OpenCV实现KNN算法进行手写数字识别的过程。首先将5000张20×20的手写数字图像切分为训练集和测试集，每类数字各250个样本。将图像展平为400维特征向量后，创建对应的数字标签（0-9）。通过OpenCV的KNN模型（设置k=3）进行训练和预测，最终计算模型在测试集上的准确率。该方法实现了基础的图像分类功能，为后续升级为更复杂的模型（如使用scikit-learn）奠定了基础。

本文摘要： 该代码实现了矿物数据分类的完整机器学习流程。首先对原始数据进行预处理，包括删除异常类别、缺失值检测、标签编码和Z标准化。然后采用随机森林算法进行缺失值填充，通过训练集数据预测并填充测试集缺失值。接着使用SMOTE算法解决样本不均衡问题，并保存处理后的数据集。最后实现了6种分类算法（逻辑回归、随机森林、SVM、AdaBoost、朴素贝叶斯和XGBoost）进行矿物类型预测，通过网格搜索优化参数，并评估各模型的召回率和准确率等指标。所有结果保存为JSON格式文件，便于后续分析和比较不同填充方法与分类

本文构建了一个智能矿物识别系统的数据处理流程，重点解决数据清洗和缺失值填充问题。首先对矿物数据进行预处理，包括异常值处理、标准化和数据集划分。针对数据缺失问题，提出了6种填充方法：完整数据保留、均值填充、中位数填充、众数填充、线性回归和随机森林预测，并采用按矿物类别分别填充的策略。同时使用SMOTE算法处理样本不均衡问题。最终将处理后的数据保存为训练集和测试集，为后续矿物分类模型训练奠定数据基础。整个流程完整覆盖了数据清洗、特征处理和样本均衡等关键环节。

简单来说：指定整数，表示要降维到的目标，【比如 10 维的数据，指定 n_components=5，表示将 10 维数据降维到 5 维】如果为小数，表示累计方差百分比。所谓白化，就是对降维后的数据的每个特征进行归一化，让方差都为 1.对于 PCA 降维本身来说，一般不需要白化。将一组 N 维向量降为 K 维（K 大于 0，小于 N），其目标是选择 K 个单位（模为 1）正交基，使得原始数据变换到这组基上后，各字段两两间协方差为 0，而字段的方差则尽可能大（在正交的约束下，取最大的 K 个方差）

本文介绍了DBSCAN密度聚类算法的原理、参数调优及实现过程。DBSCAN通过定义核心对象、E邻域和密度可达等概念，能够发现任意形状的聚类并识别噪声点。文中详细说明了Python中sklearn.cluster.DBSCAN的参数设置，包括eps邻域半径、min_samples最小样本数等关键参数的影响。同时提供了完整的代码实现，包括数据预处理、DBSCAN模型训练、轮廓系数评估等步骤，并对比了KMeans与DBSCAN在真实数据集上的表现。最后通过标签对齐方法解决了聚类标签与真实标签的映射问题，采用分类指

K-Means聚类算法摘要 本文介绍了K-Means聚类算法的核心原理、参数设置和Python实现。K-Means是一种无监督学习算法，通过迭代计算样本与质心距离实现数据聚类。重点参数包括n_clusters（聚类数）、init（初始化方法）和max_iter（最大迭代次数）。文章详细解析了scikit-learn中KMeans类的参数配置，并提供了完整的Python实现代码，包括数据读取、轮廓系数评估和可视化。通过实例演示了如何寻找最优K值，并使用轮廓系数评估聚类效果。代码展示了从数据预处理到模型训练、评

没有构建曲线的方法实现数据的分类。原来数据在2维平面， 将数据通过映射到3维空间，然后用屏幕分割。桌上有两种颜色的球，要求用一根棍分开它们，尽量在放更多球之后仍然适用。nn神经网络也就是深度学习会有弯曲的曲线构成，后面说神经网络。1所有的训练数据集的点，离公式最近的数据。2在 w 为何值的情况是的 y 最大。最小二乘法是求极值的无约束条件。3.为什么学习SVM？2.怎么学习SVM？1.SVM 是什么？算完后会有距离的结果。四·SVM最难的部分。

本文系统介绍了贝叶斯算法及其应用。首先阐述了贝叶斯定理解决条件概率问题的原理，通过袋中取球的正向/逆向概率问题说明其应用场景。重点推导了校园场景下学生性别判断的贝叶斯计算过程，展示了先验概率与条件概率的综合运用。随后详细讲解了朴素贝叶斯分类器在数据集预测中的实现步骤，包括先验概率计算、特征条件概率估计和后验概率比较。最后提供了sklearn库中MultinomialNB类的参数说明及完整代码实现，包括数据加载、模型训练与评估。全文通过理论推导与实例计算相结合的方式，完整呈现了贝叶斯算法从基础原理到实际应用的

本文介绍了集成学习中的随机森林算法及其应用。随机森林通过构建多个决策树进行分类或回归，具有准确率高、抗噪性强、不易过拟合等优点，但存在计算量大、可解释性差的缺点。文章详细解析了随机森林的关键参数，包括决策树数量(n_estimators)、特征最大数量(max_features)等，并提供了Python实现代码示例。代码展示了数据划分、模型训练、评估（含混淆矩阵可视化）以及特征重要性分析的全流程，最后通过水平条形图直观呈现了最重要的10个特征。

摘要：本文介绍了sklearn.tree.DecisionTreeClassifier决策树分类器的核心参数及其功能。重点参数包括：criterion（分裂标准）、max_depth（树深度）、min_samples_split（节点最小样本数）等控制树结构的参数，以及class_weight（类别权重）、random_state（随机种子）等辅助参数。这些参数共同影响决策树的生长过程、防过拟合能力和模型性能。文末展示了使用DecisionTreeRegressor进行回归的代码示例，包括数据读取、模型训练

C4.5决策树算法采用信息增益率作为特征选择标准，改进了ID3算法单纯使用信息增益的不足。信息增益率通过引入分裂信息量来消除属性取值数目带来的偏差，有效避免了选择取值较多属性的倾向。该指标综合考虑了属性的信息增益与其固有信息量，使特征选择更加合理。C4.5算法还支持连续属性处理和缺失值处理，增强了决策树的实用性和泛化能力。

文章摘要：本文介绍了线性回归的基本概念与应用。线性回归用于分析变量间的定量关系，包括因果关系和平行关系。一元线性回归模型y=β0+β1x+ε中，β0、β1为参数，ε为误差项。多元线性回归扩展至多个自变量。误差项具有独立同分布特点，且服从期望为0、方差相同的高斯分布，是回归分析的重要基础。通过工资与贷款额度的实例，说明了回归模型的实际应用。

本文介绍了sklearn.linear_model.LinearRegression模块的线性回归应用。内容分为一元和多元线性回归两部分：1）一元线性回归通过广告投入预测销售额，包括数据读取、散点图绘制、模型训练及预测，并解释R方评价指标；2）多元线性回归通过体重和年龄预测血压收缩，展示相关系数矩阵、模型构建及多变量预测。两个案例均详细说明了参数设置、模型训练、结果预测和评估过程，包括coef_和intercept_等关键属性的使用方法，完整呈现了线性回归的实践流程。

【代码】逻辑回归的应用。

（标准差（standard deviation ）是统计学里用于衡量数据离散程度的指标，反映数据相对于均值的波动情况，公式及解读如下：）银行只会看1的那行recall的那一列注意是0.54不到99%所以银行是不会用这个模型的，如果你能做到就可以去银行应聘了。其中V1—V28都是经过脱敏处理的，为的就是保护用户数据安全，数据是存放数据库里的，数据库在服务器里。也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到([0,1])区间。class0表示可以贷款1表示不可贷款。1.Z标准化，2.归一化0~1。

也会避开我们刚刚求的第一个式子w₁ = [1,0,0,0] ——x = [1,1,1,1]——>y = θ₀ + θ₁x₁ + θ₂x₂ + θ₃x₃ + θ₄x₄--y '= 1 + 1 + 0 + 0 + 0 = 2这个，L1,L2是R（W）的，w₁ = [1,0,0,0]代入W即可，发现w₁>w₂,因为要求最小值所以要选w2。输入为：x = [1,1,1,1] 现有 2 种不同的权重值，输入为：x = [1,1,1,1] 现有 2 种不同的权重值，真实值为 1，我预测对了多少个？

逻辑回归是处理二分类问题的线性模型，通过sigmoid函数将线性输出映射到[0,1]，输出事件发生概率，广泛用于预测与分类。

决策树是一种有监督学习算法，通过特征划分构建树形分类模型。其核心优势在于基于单一特征快速决策，比逻辑回归等算法效率更高。关键概念包括根节点、非叶节点和叶节点。ID3算法使用信息增益作为分裂标准，通过计算熵值衡量节点纯度。示例分析比较天气、温度等特征的信息增益，其中天气特征的信息增益最大（0.247），是最优划分属性。决策树算法还包括C4.5和CART等变种，但ID3通过熵值计算实现高效特征选择。