学习笔记(03):python数据分析与机器学习实战【2019新版】-数据与特征对结果的影响...

最新推荐文章于 2022-09-30 16:43:58 发布
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#python #机器学习 #数据分析 #Pandas #实战

了解如何通过累积特征重要性来优化模型选择，当特征重要性总和达到95%时，可以有效减少过拟合，提高模型泛化能力。
大数据预测实战-随机森林预测实战（三）-数据量对结果影响分析
小白不白
02-03 2547
数据量对结果影响分析 接下来就要进行一系列对比实验，第一个问题就是当数据量增多时，使用同样的方法建模，结果会不会发生改变呢? 还是先切分新的数据集吧∶ # 独热编码 features = pd.get_dummies(features) # 提取特征和标签 labels = features['actual'] features = features.drop('actual', axis = 1) # 特征名字留着备用 feature_list = list(features.columns) #
如何进行特征选择？
keepreder
08-04 1万+
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解    拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择
Python机器学习及实践学习笔记1
zealfory
05-28 639
简介 机器学习综述 机器学习隶属于人工智能研究与应用的一个分支。 “图灵测试”(Turing Test)，用来判断一台计算机是否达到具备人工智能的标准。 大概描述：“如果通过问答这种方式，我们已经无法区分对话那端到底是机器还是人类，那么就可以说这样的机器已经具备了人工智能。” Tom Mitchell’s Definition A program can be said to learn...
python统计分析
塔塔守护者的博客
08-05 737
1.假设检验：本质上针对连续型变量 基本步骤：（1）提出原假设和备择假设 （2）确定适当的检验统计量 （3）规定显著性水平 （4）计算检验统计量的值 （5）做出决策 单样本t 检验：（1）假设样本服从t分布，原假设为总体均值等于u0 （2）备注假设为总体均值不等于u0 (3) 先计算样本均值,样本标准差为 （4）检验统计量如下： (5) 根据计算出来的P值来判断是否拒绝原假设，例如：P值大于显著性水平,则无法拒绝原假设，P值小于显著性水平，则拒绝原假设，接受备择假设，显著性水平可...
Python数据分析实战之：特征重要性分析
qq_42902997的博客
09-30 3961
【代码】Python数据分析实战之：特征重要性分析。
python机械数据分析_机器学习之数据探索——数据特征分析（分布分析）
weixin_39740283的博客
02-04 332
数据特征分析与数据质量分析一道构成数据探索的两方面工作，在前文中介绍过关于数据质量分析的概况，本文将对数据特征分析作简介，并着重于分布分析的角度，相比于数据质量分析，数据特征分析更注重于找寻数据间的关系。数据特征分析包括以下几个分析角度：1、分布分析2、对比分析3、统计量分析4、帕累托分析5、正态性检验6、相关性分析其上每一个分析角度都有丰富的内容。分布分析顾名思义，分布分析研究数据的分布特征和分...
Python数据分析与机器学习实战
01-24
Python数据分析与机器学习实战教程，该课程精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可：1.掌握Python数据科学工具包，包括矩阵数据处理与可视化展示。2.掌握机器学习算法原理推导，从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。3.掌握每一个算法所涉及的参数，详解其中每一步对结果的影响。4.熟练使用Python进行建模实战，基于真实数据集展开分析，一步步完成整个建模实战任务。
《python数据分析与挖掘实战》的代码笔记.zip
11-24
《Python数据分析与挖掘实战》代码笔记解析 随着数据科学与机器学习领域的迅猛发展，Python语言由于其在数据处理、分析与挖掘方面强大的库支持和灵活的可扩展性，已经成为该领域的主流编程语言之一。《Python数据...
Python数据分析与机器学习实践课程完整代码资源包-包含Jupyter笔记本和Python脚本文件-基于老齐Python系列教材配套练习-涵盖数据清洗可视化建模预测等完整流程-适.zip
07-31
本资源包名为“Python数据分析与机器学习实践课程完整代码资源包”，是一套专为学习者设计的教学辅助材料，旨在提供一个完整的学习流程，帮助学生或自学者从基础的数据处理出发，深入理解和掌握数据分析及机器学习的...
数据分析与机器学习_Python编程_NumPy_Pandas_Matplotlib_Scikit-learn_数据清洗_特征工程_模型训练_算法优化_课堂笔记_代码实现_实战案例.zip
05-25
数据分析与机器学习是当前科技发展中的重要领域，它们广泛应用于金融、医疗、零售、互联网等多个行业。Python作为一门编程语言，因为其简洁易学的特性，成为了数据科学领域的首选语言。在使用Python进行数据分析与...
### 【Python编程】Python基础与应用：从环境搭建到机器学习实战
最新发布
08-27
内容概要：该文档是一份系统、全面的Python学习笔记，涵盖Python基础语法、数据类型、流程控制、函数、面向对象编程、文件操作、数据库操作，以及数据分析与机器学习相关第三方库（如Numpy、Pandas、Matplotlib、...
23神经网络 :唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记
qq_45425321的博客
03-31 1114
唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记 23神经网络 1.初识神经网络 百度深度学习研究院的图，当数据规模较小时差异较小，但当数据规模较大时深度学习算法的效率明显增加，目前大数据时代利用深度学习明显效果更好。 一些举例：用深度学习可以进行图片描述 在这里插入图片描述 用深度学习进行图片风格融合，从左到右：1为内容、2为风格、3为1的内容进行2的风格转换。 计算机中图像表示为三维数...
知识图谱实战系列(Python版)
08-30
知识图谱实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握知识图谱领域核心技术，基于Python各大开源技术实现知识图谱核心应用。通俗讲解核心技术点及其应用领域，全程实战演示如何构建知识图谱生态中各项核心技术。
Python机器学习实训营（原理推导+代码复现+实验分析）
07-14
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】进入学习群，获取唐宇迪老师答疑Python机器学习实训营（原理推导+代码复现+实验分析）课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法，基于案例进行实验分析，算法涉及核心知识点全方位解读。整体风格通俗易懂，建议同学们在学习过程中先掌握算法原理，基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。课程提供全部课程所需PPT，数据，代码。
python重要性_如何用Python计算特征重要性？
weixin_39692172的博客
11-21 510
特征重要性评分是一种为输入特征评分的手段，其依据是输入特征在预测目标变量过程中的有用程度。特征重要性有许多类型和来源，尽管有许多比较常见，比如说统计相关性得分，线性模型的部分系数，基于决策树的特征重要性和经过随机排序得到重要性得分。特征重要性在预测建模项目中起着重要作用，包括提供对数据、模型的见解，以及如何降维和选择特征，从而提高预测模型的的效率和有效性。在本教程中，我将会阐述用于python机器...
训练数据对分类器性能的影响
静姐姐的专栏
03-11 4686
转载自：http://blog.pluskid.org/?p=223 之前一个朋友托我试验一下训练数据的不平衡性对分类器会有多大影响，他所用的分类器是支持向量机（SVM），用来做文本分类。这本身是一个已经研究得比较多的领域了，也已经有比较成熟甚至可以直接在生产中使用的工具（比如这里要用的 LIBSVM）了。当然分类器是由训练数据训练出来的模型，所以训练数据肯定会对其造成直接的影响，这里所说的
机器学习中的特征重要性 Feature Importance
Xovee
09-14 1万+
一个简短的关于特征重要性的介绍。
用 Python 对数据进行相关性分析
热门推荐
Python中文社区
07-08 10万+
在进行数据分析时，我们所用到的数据往往都不是一维的，而这些数据在分析时难度就增加了不少，因为我们需要考虑维度之间的关系。而这些维度关系的分析就需要用一些方法来进行衡量，相关性分析就是其中...
K-Means聚类项目：Python数据科学与机器学习实战
综上所述，该K-Means聚类项目不仅是对一种经典机器学习算法的实操演练，更是对现代数据科学家所需综合能力的一次系统训练——涵盖问题定义、数据预处理、模型选择、参数调优、结果解释与可视化表达等多个维度。...
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