[python 机器学习 书笔记]无监督学习与预处理

最新推荐文章于 2023-12-01 15:04:42 发布
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分类专栏： 机器学习
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该博客围绕Python机器学习展开，聚焦无监督学习与预处理相关内容。无监督学习在数据分析等领域有重要作用，预处理则能为后续学习提供更优质数据，助力机器学习模型取得更好效果。

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Python机器学习笔记（九、无监督学习-预处理与缩放）
FreedomLeo1的博客
12-17 905
数据集的无监督变换（unsupervised transformation）是创建数据新的表示的算法，与数据的原始表示相比，新的表示可能更容易被人或其他机器学习算法所理解。无监督变换的一个常见应用是降维（dimensionality reduction），它接受包含许多特征的数据的高维表示，并找到表示该数据的一种新方法，用较少的特征就可以概括其重要特性。也就是说，transform 方法总是减去训练集的最 值，然后除以训练集的范围，而这两个值可能与测试集的最小值和范围并不相同。但现在数据集看起来不一样。
Python机器学习笔记（二、监督学习算法基础）
最新发布
FreedomLeo1的博客
11-28 1302
换句话说，使用更少的邻居对应更高的模型复杂度，而使用更多的邻居对应更低的模型复杂度。假如考虑极端情况，即邻居个数等于训练集中所有数据点的个数， 那么每个测试点的邻居都完全相同（即所有训练点），所有预测结果也完全相同（即训练集中出现次数最多的类别）。利用单一邻居的预测结果就是最近邻的目标值。模型复杂度与训练数据集中输入的变化密切相关：数据集中包含的数据点的变化范围越大，在不发生过拟合的前提下可以使用的模型就越复杂。通常来说，收集更多的数据点可以有更大的变化范围，所以更大的数据集可以用来构建更复杂的模型。
机器学习——无监督学习与预处理
06-20
机器学习——无监督学习与预处理.
matlab 向量_【源码】fitmethis：在MATLAB函数MLE中的所有分布中找到最适合向量X数据的分布...
weixin_39944375的博客
11-22 238
F= fitmethis(X)在MATLAB函数MLE中的所有分布中找到最适合向量X数据的分布。根据用户输入或提供的数据类型使用连续或离散分布。为“困难”数据添加了非参数(核)拟合。函数返回一个包含字段的结构数组：name：分布的名称(有关列表，请参见MLE帮助)par：参数估计向量(1、2或3个值)ci：置信限矩阵，每个参数一列LL：数据的对数似然aic：Akaike信息准则可选参数可...
【笔记】【机器学习基础】无监督学习与预处理
qq_47809408的博客
05-28 627
一、无监督学习的类型 二、无监督学习的挑战 三、预处理与缩放 对特征进行调整， 使数据更适合算法使用：对数据简单的按特征进行缩放和移动 mglearn.plots.plot_scaling() 图1中是两个特征的二分类数据集 （一）类型 1、StandardScaler： 每个特征平均值是0，方差为1，特征位于同一量级 缺点：不能保证特定的最大值、最小值 2、RobustScaler： 使用中位数、四分位数，使特征位于同一量级 缺点：忽略异常值 3、MinMaxScaler： 移动数据，使所有特征在0~
【Python机器学习基础教程】第三章：无监督学习与预处理
大家好，欢迎来到鱼尾的博客！
07-31 541
无监督学习与预处理
python学了没有用_如何用Python进行无监督学习
weixin_39728544的博客
11-29 216
无监督学习是一种用于在数据中查找模式的机器学习技术。无监督算法给出的数据不带标记，只给出输入变量(X)，没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法自己去发现数据中有趣的结构。人工智能研究总监严乐群解释说，非监督学习教学机器能够自主学习，而不需要被明确告知它们所做的一切是对是错，这是实现真正人工智能的关键。监督与无监督学习在监督学习中，系统试图从前面给出的例子中学习。(另一方面，在无监督学习中，系统试...
黑马python机器学习入门笔记
08-21
《黑马Python机器学习入门笔记》是一份针对初学者编写的指南，旨在帮助读者掌握Python语言在机器学习领域的基本应用。这份笔记将带你踏入这个充满无限可能的领域，通过Python这门易学且强大的编程语言，开启你的数据...
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
Python-Python机器学习笔记教程
08-11
**Python机器学习笔记教程概述** Python作为一门编程语言，因其简洁明了的语法和丰富的库支持，已经成为数据科学和机器学习领域首选的工具之一。本教程以实践为导向，旨在帮助初学者和进阶者深入理解并掌握Python在...
python学了没有用_使用Python实现无监督学习
weixin_39548438的博客
11-29 189
AiTechYun编辑：yxy无监督学习是一类机器学习技术，用于找到数据中的模式（pattern）。给无监督算法的数据没有标记，这意味着只有输入变量（X）没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法靠自己去发现数据中的结构。人工智能研究的负责人Yan Lecun说，非监督式的学习——教机器自己学习，而不用被明确告知他们做的每一件事是对还是错——是实现“真”AI的关键。监督与无监督学习在监督学习中，系统...
【机器学习】无监督学习与预处理-预处理与缩放\主成分分析
heroybc的博客
11-20 446
【代码】【机器学习】无监督学习与预处理-预处理与缩放\主成分分析。
Python无监督学习（三）
NoteDing
03-02 2760
自组织映射 自组织映射是一种基于拓扑表示法的数据降维技术。这样的技术有很多，其中主成分分析便是比较有名的一种。然而，作为降维技术和可视化形式，自组织映射自有其独到之处。 自组织映射入门 自组织映射算法需要反复迭代一些简单的操作。在目标数据集很小时，自组织映射与k均值聚类非常类似（后面很快会讲到）；目标数据集较大时，自组织映射就会用一种强大的方式展现复杂数据集的拓扑结构。 自组织映射是由许多节点构成的网格（一般是矩形或六边形），每个节点都包含一个权重向量，该权重向量的维度与输入数据集相同。节点可以随机初始化，
Python机器学习——无监督学习
su_best的博客
02-10 2707
一、Sklearn库标准数据集及基本功能 1、波士顿房价数据集 2、鸢尾花数据集 3、手写数字数据集 4、sklearn库的基本功能 ①分类任务 ②回归任务 ③聚类任务 ④降维任务 二、无监督学习 1、聚类 2、Sklearn vs. 聚类 3、sklearn.cluster 4、降维 5、分类 vs. 降维 6、sklearn vs. 降维 三、K-Means聚类算法 四、DBSCAN聚类算法 五、主成分分析（PCA） 六、NMF
Python 人工智能实战：无监督学习
AI智能涌现深度研究
12-01 138
1.背景介绍 无监督学习是人工智能领域中的一种重要方法，它主要通过对数据的分析和处理来发现隐含的结构和模式，从而实现对数据的理解和预测。在大数据时代，无监督学习成为了数据挖掘和机器学习的重要手段，具有广泛的应用前景。 本文将从以下几个方面进行深入探讨： 背景介绍 核心概念与联系
Python 深度学习实战：无监督学习
AI天才研究院
11-28 153
1.背景介绍 什么是无监督学习？无监督学习就是不需要标签的数据学习方法。它的目标是发现数据的内在结构及模式，并应用到其他数据上去进行分析预测、分类等任务。这里提到的学习是指机器学习中的一种机器学习方法。无监督学习可以看做是一个分割问题，即将训练集中没有明确标记的样本划分为几个类别或者聚类的结果。 无监督学习可以用很多种方式实现，比如聚类、
Python数据分析入门——无监督学习部分
Peter_Luoz的博客
07-01 3300
基础知识准备 使用字典进行词频统计 s="We tend to imagine that lightning looks like the zigzag you find in the emoji. It’s rarely that simple" dic={} for word in s.split(): if word not in dic: dic[wor...
Python 无监督学习实用指南：1~5
龙哥盟
04-16 3492
原文：Hands-on unsupervised learning with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、无监督学习入门 在本章中，我们将介绍基本的机器学习概念，即 ，前提是您具有一些统计学习和概率论的基本知识 。 您将了解机器学习技术的使用以及逻辑过程，这些逻辑过程将增进我们对数据集的性质和属
《python机器学习数据建模与分析》读书笔记与代码案例
资源摘要信息:"《python机器学习数据建模与分析》读书笔记及案例代码实操.zip" 机器学习概述： 机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，它提供了一种让计算机系统通过从数据中学习来获得知识的方法。...
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