杂谈——机器学习（使用Python进行文本处理）实践感悟：快速迭代

最新推荐文章于 2025-10-29 13:08:58 发布
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本文分享了AI模型搭建的三个关键步骤：快速搭建并跑通模型，评估和优化模型，以及模型完成。强调了避免陷入细节，保持对宏观目标的关注。

①快速搭建并跑通模型；
②评估和优化模型；
③模型完成；

要是陷入了第一步模型搭建的路上，那么很有可能将会万劫不复掉！
分清主次关系，不要陷进微观而忘了宏观上的目标。

Python机器学习及实践 知识总结
朱小丰的丰的博客
06-26 581
机器学习中的监督学习的任务重点在于，根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习的任务大体分为分类学习与回归预测两类。监督学习任务的基本架构流程：1首先准备训练数据 可以是文本 图像 音频等；2然后抽取所需要的特征，形成特征向量；3接着，把这些特征向量连同对应的标记/目标一并送入学习算法中，训练出一个预测模型；4然后，采用同样的特征方法作用于新的测试...
【机器学习】K-Means算法详解：从原理到实践
鑫宝的博客
06-25 3508
K-Means算法以其简单高效的特点，在众多领域展现了强大的实用价值。然而，针对其存在的局限性，研究人员不断提出改进方法，如二分K-Means、谱聚类等，以适应更复杂的数据结构和应用场景。掌握K-Means不仅是数据科学基础的重要组成部分，也是进一步探索高级聚类技术的基石。希望本文能为读者理解并应用K-Means算法提供有益的指导。
Python机器学习及实践 知识总结
05-11 372
机器学习中的监督学习的任务重点在于，根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。 根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习的任务大体分为分类学习与回归预测两类。 监督学习 任务的基本架构流程：1首先准备训练数据 可以是文本 图像 音频等；2然后抽取所需要的特征，形成特征向量；3接着，把这些特征向量连同对应的标记/目标一并送入学习算法中，训练出一个预测模型；4然后，采用同样的...
数学推导+纯Python实现机器学习算法30：系列总结与感悟
weixin_37737254的博客
07-29 784
Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 终于到了最后的总结。从第一篇线性回归的文章开始到现在，已经接近有两年的...
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机器学习入门体会
Sskuki的博客
09-22 1401
接触python也有半年了，一般碰python的人都会去碰这几个方面，爬虫，江狗，再有就是机器学习相关，我也不例外，毕竟python的库是那么好用。之前我在对机器学习完全一无所知的情况下，尝试了用keras搭卷积神经网络去识别一些图片，结果还可以，我觉得还挺惊奇的，毕竟之前一直觉得机器识别图片这种事情是很牛逼的，没想到使用keras的api几行代码就搭好模型了，之后你只要知道怎么把图片放到numpy的array里面，就可以用自己爬的图片进行学习了。真的是很方便， 后来又用了一些大佬的代码尝试了一下GAN，结
Python 高级主题 3：机器学习入门
最新发布
xiaojie963的博客
10-29 1152
本文介绍了使用scikit-learn进行机器学习分类任务的完整流程，以"电商客户下单预测"为案例。主要内容包括：1) 场景说明和数据集构建；2) 数据准备和探索性分析；3) 逻辑回归和决策树模型构建；4) 模型评估方法；5) 参数调优与特征工程；6) 新客户预测业务落地；7) 总结核心流程和进阶方向。通过从数据生成到模型部署的全过程演示，读者可以掌握机器学习分类任务从理论到实践的关键技术，包括特征处理、模型训练、评估优化和业务应用等核心环节，为解决实际问题提供系统指导。
【机器学习】线性回归：从基础到实践的深度解析
鑫宝的博客
06-20 1799
线性回归（Linear Regression）是一种预测分析模型，其基本思想是利用一个或多个自变量（输入特征）来预测或解释一个连续型因变量（目标变量）。简而言之，线性回归试图找到一个最佳拟合直线（或多维空间中的超平面），使得所有数据点到该直线的偏差平方和最小。线性回归以其简单直观、易于理解和实现的特点，在金融、医疗、社会科学等多个领域发挥着重要作用。然而，面对复杂的数据关系，非线性模型如支持向量机、神经网络等可能提供更好的解决方案。
【机器学习】Adaboost: 强化弱学习器的自适应提升方法
鑫宝的博客
05-30 2265
Adaboost算法以其独特的方式展示了如何通过集成弱学习器来构建出强大且鲁棒的预测模型。它不仅在理论上优雅，在实践中也极其有效，成为机器学习领域的一个基石。随着技术的发展，Adaboost及其变体在复杂数据集上的应用持续扩展，持续推动着人工智能的进步。理解并掌握Adaboost的工作机制，对于每一位致力于机器学习研究和应用的开发者来说，都是不可或缺的。
【机器学习】逻辑回归：原理、应用与实践
鑫宝的博客
06-03 4255
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学方法，尽管其名称中含有“回归”二字，但它实际上是一种用于解决二分类或多分类问题的线性模型。逻辑回归通过使用逻辑函数（通常为sigmoid函数）将线性模型的输出映射到概率空间，从而预测某个事件发生的概率。本文将深入探讨逻辑回归的理论基础、模型构建、损失函数、优化算法以及实际应用案例，并简要介绍其在机器学习领域的地位和局限性。
《Python机器学习》实验报告.doc
05-30
燕山大学《Python机器学习》实验报告
读 《Python机器学习及实践 》感受
jjddss的专栏
06-13 1403
1.书籍本身结构不错，章节安排合理 2.代码较全 3.适用于应用阶段的初学者
095《机器学习：Python实践》读书小感
积跬步，慕至千里的博客
12-28 517
这本书是从微信读书里边看的电子版，不知道是不是微信读书这边加载的问题，好几个章节的信息都突然消失了，看着内容很不完整。 一本基础入门书籍，主要阐释了机器学习的一个大致建模分析流程： 定义问题——理解数据——数据准备——评估算法——优化模型——结果部署 全书主要对这一流程和基本的python调用库来实现这个过程做了示例。对于算法本身基本很少有阐释。 快速就阅览过去了，还是需要在多接触新知识。 《机器学习：Python实践》，作者：魏贞原，出版社：电子工业出版社，出版时间：2018-01，ISBN：97
用python做系统的感悟_《Python机器学习经典实例》学习感悟
weixin_29053383的博客
12-23 653
Python机器学习经典实例这篇文章主要知识点是关于Python机器学习经典实例,学习感悟，Python机器学习经典实例，的内容，如果大家想对相关知识点有系统深入的学习，可以参阅以下电子书初衷在看到一位产品经理制定机器学习的计划并实施后，产生了同样的念头，“非技术”都在了解学习机器学习，我有什么理由不去学呢？关于本书本书(《Python 机器学习经典实例》)的标题“经典实例”让我非常感兴趣。一直认...
python机器学习及实践_Python机器学习及实践 课后小题
weixin_39738251的博客
12-05 264
@第二章 2.3章末小结1机器学习模型按照使用的数据类型，可分为监督学习和无监督学习两大类。监督学习主要包括分类和回归的模型。分类：线性分类，支持向量机(SVM)，朴素贝叶斯，k近邻，决策树，集成模型(随机森林(多个决策树)等)。回归：线性回归，支持向量机(SVM)，k近邻，回归树，集成模型(随机森林(多个决策树)等)。无监督学习主要包括：数据聚类(k-means)和数据降维(主成分分析)等等。分...
从python入门到机器学习的心得贴（持续更新ing
ATDNsjh的博客
03-05 792
（仅代表个人看法） 大学的编程是C语言入的门，专业上的使用也是C语言为主（非码农） 但个人觉得，作为21世纪的新新人类，python的工程的各个领域都有融合的价值 于是抽空就把python入了门 一、入门之路 开始也不知道该从哪儿开始，之后看到一篇帖子，写的不错，就把他当作了自己的入门指南 https://qsctech-sange.github.io/Python-study-methods.h...
python 文本分析库_Python数据挖掘——文本分析
weixin_39611382的博客
11-21 1083
作者 | zhouyue65来源 | 君泉计量原文 | Python数据挖掘——文本分析文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。一、语料库（Corpus）语料库是我们要分析的所有文档的集合。二、中文分词2.1 概念：中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的...
【机器学习】机器学习模型迭代方法(Python)
fengdu78的博客
10-25 3951
一、模型迭代方法机器学习模型在实际应用的场景，通常要根据新增的数据下进行模型的迭代，常见的模型迭代方法有以下几种：1、全量数据重新训练一个模型，直接合并历史训练数据与新增的数据，模型直接离线学习全量数据，学习得到一个全新的模型。优缺点：这也是实际最为常见的模型迭代方式，通常模型效果也是最好的，但这样模型迭代比较耗时，资源耗费比较多，实时性较差，特别是在大数据场景更为困难；2、模型融合的方法，将旧模...
机器学习-分类算法-决策树，随机森林10
gemoumou的python学习实记
10-08 401
决策树： 决策树的思想来源非常朴素，程序设计中的条件分支机构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。 信息和消除不确定性是相联系的 信息增益：当得知一个特征后，减少的信息熵的大小 决策树的分类依据之一：信息增益 泰坦里克号数据来源：http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt ...
机器学习在量化投资中的应用：波动率预测与策略失效判断
“机器学习与量化投资：避不开的那些事（4）-17页.pdf” 本文主要讨论了机器学习在量化投资中的应用，特别是针对波动率预测、策略失效判断以及实盘操作中的挑战和思考。以下是详细内容： 1. 波动率预测 波动率是...
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