小姐姐带你一起学：如何用Python实现7种机器学习算法（附代码）

最新推荐文章于 2025-12-06 11:27:14 发布
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博客介绍了如何用Python实现7种机器学习算法，还附上了代码，为学习机器学习算法提供了实践参考，在信息技术领域有一定的学习价值。
狼群（Wolf Pack Algorithm）优化算法Python代码（详细注释）
qq_40840797的博客
03-18 1187
狼群算法（Wolf Pack Algorithm）是一种基于群体智能的优化算法，主要模拟狼群的协同行为，具有较高的收敛速度和全局搜索能力。下面是一个狼群算法示例，求解目标函数f(x) = x^2 + 2x + 1的最小值，其中x∈[-10, 10]。根据“领袖”的位置和当前狼的位置更新速度和位置。找到适应度最高的狼作为“领袖”。重复步骤2~4直到满足终止条件。根据当前狼的位置计算适应度。初始化一群狼的位置和速度。
2025年 课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)
斌擎科技
10-05 9718
10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。
BPR
qq_43904309的博客
08-03 434
1. BPR算法使用背景 在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推荐给用户，这是funkSVD之类算法的做法，使用起来也很有效。但是在有些推荐场景中，我们是为了在千万级别的商品中推荐个位数的商品给用户，此时，我们更关心的是用户来说，哪些极少数商品在用户心中有更高的优先级，也就是排序更靠前。也就是说，我们需要一个排序算法，这个算法可以...
【机器学习】1.聚类算法
最新发布
Charlie482的博客
12-06 292
优先尝试简单算法：KMeans（大规模/凸簇）、DBSCAN（非凸/噪声）；调参核心：KMeans用肘部法则/轮廓系数选K，DBSCAN调ɛ和MinPts；数据预处理：数值特征标准化，分类特征用K-Modes；评估：无标签用轮廓系数，有标签用ARI/AMI。聚类算法的选择需结合数据特性（类型、规模、分布）和业务需求，实战中建议多算法对比，通过评估指标确定最优方案。
NDCG及实现
WitsMakeMen的专栏
07-04 786
【代码】NDCG及实现。
推荐系统：NDCG评价指标及其Python实现方法
lanyuelvyun的博客
11-26 8159
除了推荐任务，在二分类任务中，也可以计算该指标，代码如下： # ndcg def get_dcg(y_pred, y_true, k): #注意y_pred与y_true必须是一一对应的，并且y_pred越大越接近label=1(用相关性的说法就是，与label=1越相关) df = pd.DataFrame({"y_pred":y_pred, "y_true":y_true}) ...
ndcg算法的python实现
外婆家的大灰狼
07-24 8579
pdcg算法的实现算法参考wiki百科 Discounted cumulative gain 首先是学长之前提供的代码 环境python2.7这里的 from resource import log 一直通不过 查阅了资料现在是用 import logging__author__ = 'chen'import mathimport pandas as pdfrom resource im
用Python实现机器学习算法——线性回归算法
qq_42370150的博客
06-24 1572
Python 被称为是最接近 AI 的语言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes（德国波恩大学计算机科学专业的研究生，主要关注机器学习和神经网络。）的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python（3.6及以上版本）实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现。 ...
机器学习代码实现python
08-31
- *1* *2* [小姐姐带你一起学：如何用Python实现7种机器学习算法（附代码）](https://blog.youkuaiyun.com/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/79767043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630...
舞蹈生成：运用AI算法实现舞蹈生成，可以输入自己照片生成自己跳舞的视频约3分钟
05-24
1. **Dancenet模型源代码**：这是实现舞蹈生成算法的核心部分，可能是用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）编写的。 2. **数据集**：包含大量舞蹈视频，用于训练Dancenet模型，可能分为训练集、验证集和...
机器学习算法岗实习面经：阿里百度字节滴滴
一起学习 | Study Together
02-17 2637
兵荒马乱的春招终于结束了，写点面经回馈社会，再次感叹刷题要趁早啊 个人背景 笔者是南京某985计算机专业学生，平时学的课程、打的比赛、做的项目大都沾点AI，实习就很头铁地全投了算法岗，csdn主页上就有我的个人简历小站 百度 百度两个部门捞了，一个是百度地图北京，一个是百度推荐上海。 手撕代码 百度推荐： def get_largest(coin,k): """ 每次从最左最右拿硬币，拿k次，取到最大值 return int """ res=0 length=
评估指标及代码实现（NDCG）
热门推荐
weiyaner的博客
06-22 1万+
机器学习领域，推荐/搜索算法的常用评估指标，NDCG等
python实现pndcg算法 (附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
11-22 206
python实现pndcg算法 (附完整源码)
NDCG原理和实现
Al_xin的专栏
08-03 3768
1. 原理 对于搜索引擎，本质是用户搜一个query， 引擎返回一个结果列表，那么如何衡量这个结果列表的好坏？ 我们希望把最相关的结果放到排名最靠前的位置，因为大部分用户都是从上往下阅读的， 那么最相关的前面可以最大程度减少用户的阅读时间。 我们希望整个列表的结果尽可能的和query相关。 第一个条件的满足是首要的，而第二个条件的加入是保证整体结果质量，而这两个条件都体现在了NDCG里...
评估指标（Precision、Recall、MRR、nDCG）实现代码
陈开心的博客
04-30 393
【代码】评估指标（Precision、Recall、MRR、nDCG）实现代码。
BPR贝叶斯个性化推荐算法—推荐系统基础算法（含python代码实现以及详细例子讲解）
qq_26274961的博客
10-11 1万+
贝叶斯个性化排序（BPR） 一、问题导入 在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推荐给用户，这是矩阵分解之类算法的做法，使用起来也很有效。但是在有些推荐场景中，我们是为了在千万级别的商品中推荐个位数的商品给用户，此时，我们更关心的是用户来说，哪些极少数商品在用户心中有更高的优先级，也就是排序更靠前。也就是说，我们需要一个排序算法，这个算法可以把每个用户对应的所有商品按喜好排序。BPR就是这样的一个我们需要的排序算法。一个更朴素的思想就是用户交互
BPR(贝叶斯个性化排序)
qq_53430308的博客
06-25 4443
BPR全称Bayesian Personalized Ranking，他是一种排序算法，并且使用隐式反馈(如点击，收藏等)，通过对问题进行贝叶斯分析得到的最大后验概率来对item进行排序，进而产生推荐。传统的矩阵分解使用显示反馈通过对用户-物品的评分矩阵进行分解从而预测到用户对于未评分物品的得分，根据这个得分进行推荐。在实际中显示反馈有着较高的准确率，但它往往难以收集，我们有时候只能使用隐式反馈，它可以通过日志文件很方便的得到。显示反馈和隐式反馈的特点如下: 因为我们有时候只能使用隐式反馈所以传统的矩阵分解
MAP和NDCG 概念及python代码
strawberry47的博客
10-13 1001
MAP AP：平均准确率，类似于顺序敏感的recall；返回的推荐结果中，我们需要的排在越前面越好。 MAP：为所有用户的AP取均值。 def MAP(origin, res, N): sum_prec = 0 for user in res: hits = 0 precision = 0 # 一个用户一个用户算 for n, item in enumerate(res
BPR推荐算法的简单实现
weixin_43838622的博客
01-18 3408
BPR推荐算法 BPR的基本原理 BPR是一种采用pairwise训练的个性化推荐算法，其在netflex算法大赛被首次提出，损失函数表示为当有训练数据中的偏序集合时，最可能的用户向量表示和item向量表示矩阵，推导如下 损失函数求导 整体训练过程 把模型西塔，用矩阵分解的形式表示为 求各自的偏导，这里的f时(u, i ,j)三元祖的关系xuij。 可以简单有xuij=xui-xuj B...
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