机器学习实战：手把手教你玩转机器学习系列

ShowMeAI ShowMeAI 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.2w累计阅读 1.2w+平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄5年
关注
原创 2022-08-09 10:33:49 1.2w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
阿里巴巴机器学习系列课程 亲爱的同学们，福利来临！随着机器学习领域的发展越来越火，阿里云机器学习PAI为广大机器学习爱好的学生提供免费的一站式算法平台，该平台提供上百种算法，并且兼容TensorFlow、Caffe、MXNET等深度学习框架，学生们还可以免费使用M40 GPU卡，这么好的福利到哪里去领呢？ 点击开通机器学习PAI：https://data.aliyun.com/product/learn 【 阅读详情

作者：韩信子@ShowMeAI
教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/41
声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处
收藏ShowMeAI查看更多精彩内容

引言

本篇内容是ShowMeAI组织的「Python机器学习实战」系列教程入口，本教程尽量以案例和代码驱动的方式，帮助大家学习机器学习算法应用流程和各个链条环节，掌握构建场景建模解决方案并进行效果调优的能力。（想深入理解涉及的机器学习算法原理的同学，可以关注ShowMeAI的另外一个系列图解机器学习算法）

内容覆盖：机器学习工具库安装与环境配置、机器学习流水线、数据预处理、特征工程、scikit-learn工具应用、xgboost应用详解、Lightgbm应用详解、自动化特征工程与自动化机器学习建模等。

教程地址

点击查看完整教程学习路径

内容章节

1.Python机器学习算法应用实践

Python机器学习算法应用实践

2.SKLearn入门与简单应用案例

SKLearn入门与简单应用案例

3.SKLearn最全应用指南

SKLearn最全应用指南

4.XGBoost建模应用详解

XGBoost建模应用详解

5.LightGBM建模应用详解

LightGBM建模应用详解

6.Python机器学习综合项目-电商销量预估

Python机器学习综合项目-电商销量预估

7.Python机器学习综合项目-电商销量预估<进阶方案>

Python机器学习综合项目-电商销量预估<进阶方案>

8.机器学习特征工程最全解读

机器学习特征工程最全解读

9.自动化特征工程工具Featuretools应用

自动化特征工程工具Featuretools应用

10.AutoML自动化机器学习建模

AutoML自动化机器学习建模

ShowMeAI系列教程推荐

收录于
机器学习项目通关指南 ⛵ 全场景覆盖AI解决方案

当前文章被收录于：

机器学习项目通关指南 ⛵ 全场景覆盖AI解决方案
38 篇文章 99 人学习

以『案例+代码』展示机器学习的项目流程与应用细节。实战导向，ML工程师带着你一遍遍深入各个项目的流程节点，直至掌握构建场景建模解决方案&效果调优的核心能力！获取资料与全部更新，请前往 www.showmeai.tech/tutorials/41 欢迎关注我呀！

订阅专栏 查看详情
标签
#机器学习 #人工智能 #sklearn
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 f作者： 寒小阳 &&龙心尘 时间：2015年10月。 出处： 声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。手把手机器学习之逻辑回归应用——Kaggle泰坦尼克之灾1.引言先说一句，年末双十一什么的一来，真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)！然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单： 写完前两篇逻辑回归的介绍和各个角度理解之后，小伙伴们纷纷表示『好像很高级的样纸， 阅读详情

相关推荐

HTTPS接口测试翻车实录：为什么浏览器能访问而curl报证书错误？

本文深入分析了HTTPS接口测试中浏览器访问正常而curl报证书错误的典型问题。通过对比浏览器、Postman和curl的工具行为差异，结合Nginx日志与Wireshark抓包，揭示了问题根源在于网络架构中HTTPS请求被意外“降级”为HTTP传输，导致SSL握手失败。文章重点探讨了curl工具严格验证机制暴露的`Peer's Certificate issuer is not recognized`错误，并提供了网络配置修正方案与标准化测试流程。

u9v0w的博客 279

推荐一个python、AI学习社区：ShowMeAI

​推荐一个python和AI学习社区：ShowMeAI 网址：ShowMeAI知识社区 博客：ShowMeAI博客 — 专注数据算法与应用 » ShowMeAI github：https://github.com/ShowMeAI-Hub bilibili：ShowMeAI的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili 知乎：ShowMeAI - 知乎 微博：Sina Visitor System 掘金：ShowMeAI 的个人主页 - 专栏 - 掘金 ​......

m0_61899108的博客 1815

EDA的未来：当AI与Cadence Virtuoso相遇

本文探讨了AI技术与Cadence Virtuoso在EDA领域的融合，展示了如何通过生成式AI提升芯片设计效率。文章详细分析了Virtuoso设计环境的智能化演进、AI驱动的设计辅助功能实现路径，以及SKILL语言的进化方向，为工程师提供了未来EDA工具的发展趋势和实用案例。

weixin_28312391的博客 656

机器学习实战的具体步骤

针对上述步骤，可以基于Scikit-Learn来进行模型训练和性能评估。3. 针对训练得到的模型进行测试，并评估模型的性能表现，如准确度、精度等。5. 对模型进行评估，计算准确度、精度等指标，并可通过可视化工具展示结果。1. 收集数据并进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据分割等。4. 根据模型的性能进行调整和优化，直到达到最佳的性能表现为止。3. 根据需求选择合适的模型，如决策树、随机森林、支持向量机等。5. 将模型应用于实际场景，进行预测和分类等操作。2. 选择合适的模型，并根据数据集进行训练。

m0_69235635的博客 626

FPS游戏自动枪械识别+压枪（以PUBG为例）

使用Python3.9作为开发环境，实现一个通用的FPS游戏自动检测枪械配件+压枪宏的软件开发思路

weixin_37827742的博客 3万+

转录组PCA分析3大常见误区：数据标准化、离群样本与批次效应处理

本文深入探讨转录组PCA分析中的三大常见误区：数据标准化、离群样本识别与批次效应处理。通过实战案例和R代码演示，揭示如何优化PCA结果以提升生物学解释力，特别关注数据标准化策略的选择和批次校正方法的应用，帮助研究者避免常见陷阱并获得可靠的转录组分析结果。

weixin_28362173的博客 374

初学者的机器学习入门实战教程！

这是一篇手把手教你使用 Python 实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！

AAI666666的博客 4224

TC3xx芯片SPI多从机通信避坑指南：AUTOSAR框架下的DMA配置与片选切换

本文针对英飞凌TC3xx芯片在AUTOSAR框架下实现SPI多从机通信的实战难题，提供了详尽的避坑指南。重点解析了如何利用硬件支持的16路片选（SLSO）灵活切换，在AUTOSAR中正确配置不同时序的从设备，并深入探讨了异步模式下DMA的启用条件与关键配置细节，帮助开发者规避通信失败风险，提升系统可靠性。

nn3456的博客 154

人工智能 | ShowMeAI资讯日报 #2022.06.12

ShowMeAI资讯日报 2022-06-12 期，图片自动去水印工具、神经网络可视化工具、深度网络训练加速代码、数据可视化书籍、微软Rust教程、Rust速查清单、隐表示与NeRF、8篇前沿论文…点击获取全部资讯

ShowMeAI研究中心 1635

CUDA&PCL 点云体素下采样

CUDA&PCL 点云体素下采样

dayuhaitang1的博客 1270

华为OD机试双机位C卷-热点网站统计 (Py/Java/C/C++/Js/Go)

华为OD机试双机位C卷 热点网站统计，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解。 华为od机考真题 - 热点网站统计。

qq_45776114的博客 779

ShowMeAI 人工智能工具笔记（一）

好了，伙计们发生了什么。欢迎回来看另一个视频在这个视频中。我们将探索如何构建更灵活的训练循环。到目前为止，我们一直在使用模型适合，如果您可以使用模型适合那是很棒的。但有时候你需要更多的灵活性。所以在这个视频中我们将看看如何自定义模型适合。然后在下一个视频中，我们将看看如何从头开始构建自定义训练循环。好的，首先，这里只是一些基本的导入，你们以前都见过这些。然后我们只需加载Ms数据集。所以我们不会做任何复杂的事情。我只是想向你展示一般结构，然后可以应用于许多不同的问题。

龙哥盟 1297

Android 13.0 app进程保活白名单功能实现

在13.0的系统rom产品开发中，在某些重要的app即使进入后台，产品需求要求也不想被系统杀掉进程，需要app长时间保活，就是app进程保活白名单功能的实现， 所以需要在系统杀进程的时候不杀掉白名单的进程，接下来就看怎么样来实现这些功能

安卓兼职framework和app工程师的博客 3143

【机器学习】第27天：玩转时间序列预测，从 ARIMA 到 Prophet 实战指南

今天，我们将深入探讨一个在现实世界中应用极其广泛的领域——时间序列分析与预测。从天气预报、股票价格波动、产品销售额预测，到网站流量监控、服务器性能指标分析，时间序列数据无处不在。理解并掌握处理这类具有时间依赖性数据的方法，对于数据科学家和分析师来说至关重要。本篇文章将带您系统地了解时间序列的核心特性，掌握经典的预测模型如 ARIMA，并实战应用 Facebook 开源的强大预测库 Prophet。我们还会简要介绍深度学习在时间序列预测中的应用。

吴师兄大模型的博客 6976

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

【机器学习】手把手教你构建神经网络：从零到手写数字识别实战

在机器学习的世界里，神经网络是推动人工智能发展的核心引擎。从语音助手到自动驾驶，神经网络无处不在。那么，神经网络究竟是如何工作的？本文将带你从零开始，深入浅出地讲解人工神经网络的基础知识，包括神经元的结构、激活函数、前向传播与反向传播的原理。更重要的是，我们将通过一个手写数字识别的实战案例，让你亲手构建并训练一个神经网络，体验机器学习的乐趣。无论你是初学者还是进阶者，这篇文章都将为你提供清晰的知识框架和实操指南。让我们一起开启这场机器学习之旅吧！

吴师兄大模型的博客 2025

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。

【机器学习】GAN从入门到实战：手把手教你实现生成对抗网络

在人工智能的浩瀚海洋中，生成对抗网络（GAN）无疑是一颗耀眼的明星。自2014年由Ian Goodfellow提出以来，GAN凭借其独特的对抗训练机制，彻底颠覆了传统数据生成的方式。从逼真的虚拟人脸到令人惊叹的艺术作品，GAN的应用场景无处不在，展现了机器学习领域的无限可能。本文将带你从零开始，逐步揭开GAN的神秘面纱，深入其原理、核心组件及实战应用。无论你是初学者还是进阶者，这里都有你想要的干货！

吴师兄大模型的博客 2468

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作

【Docker-Day 9】实战终极指南：手把手教你将 Node.js 应用容器化

本篇文章是 Docker 学习之路的第一个综合性实战，我们将把理论付诸行动，手把手、一步步地将一个真实的 Node.js Web 应用进行容器化。本文旨在通过一个完整的案例，贯穿 Dockerfile 的编写、优化、构建、运行与调试全流程，不仅会展示一个“能用”的方案，更会引导你走向“好用”和“高效”的最佳实践，例如运用多阶段构建和非 Root 用户提升镜像质量。无论你使用 Node.js、Python 还是 Go，本文传授的核心思想与方法都将为你打下坚实的容器化基础。

吴师兄大模型的博客 1263

【机器学习】框架三巨头：Scikit-Learn vs TensorFlow/Keras vs PyTorch 全方位对比与实战

在机器学习的浪潮中，选择合适的工具如同航海家选择合适的船只一样重要。机器学习框架极大地简化了从数据预处理、模型构建、训练到评估部署的复杂流程，让我们能更专注于算法设计和业务问题本身，显著提高开发效率。当前，市面上存在众多优秀的机器学习框架，其中 Scikit-Learn、TensorFlow (及其高级API Keras) 和 PyTorch 无疑是最为主流和强大的三大选择。对于初学者而言，面对这些框架可能会感到困惑：它们各自有何特点？适用于哪些场景？我应该从哪个开始学起？

吴师兄大模型的博客 2997

机器学习系列之手把手教你实现一个决策树

https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/machine-learning-hands-on4-decision-tree/index.html?ca=drs- 决策树简介 在前面三篇文章中，分别介绍了支持向量机，FP-growth和朴素贝叶斯。其中支持向量机和朴素贝叶斯是分类模块中的经典算法。本文将介绍分类中...

441

【深度学习-Day 11】Scikit-learn实战：手把手教你完成鸢尾花分类项目

我们将通过一个经典且非常适合初学者的项目——**鸢尾花（Iris）分类**——来完成我们的第一个完整的机器学习项目。我们将使用强大的Python库 Scikit-learn 来简化开发流程，从数据加载、预处理，到模型训练、预测和评估，一步步带你体验机器学习的完整生命周期。

吴师兄大模型的博客 1606

【机器学习】解放双手！AutoML入门：从原理到Auto-sklearn实战，告别繁琐调参

在之前的学习中，我们探索了数据预处理、特征工程、多种机器学习模型、模型评估以及超参数调优等关键环节。你是否曾感觉，构建一个高效的机器学习模型，过程繁琐且充满挑战？特别是特征工程的创意、模型选择的纠结、超参数调优的耗时，往往需要大量的经验和反复试验。不用担心，今天我们将介绍一个强大的“武器”——自动化机器学习（Automated Machine Learning, AutoML）。

吴师兄大模型的博客 4067

机器学习系列之手把手教你实现一个 naiveBayes

https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/machine-learning-hands-on3-naivebayes/index.html?ca=drs- 朴素贝叶斯简介 在本系列的前面两篇文章中，分别介绍了 SVM 模型和 FP-growth 模型。其中 SVM 模型主要用于分类，FP-growth 模型用于挖掘...

277

【机器学习】揭秘隐私保护机器学习：差分隐私与联邦学习如何守护你的数据？

在人工智能飞速发展的今天，机器学习模型已渗透到我们生活的方方面面，从个性化推荐到智能医疗，再到金融风控。然而，这些强大的模型往往依赖于海量的用户数据进行训练。如何在利用数据价值的同时，有效保护用户的个人隐私，成为了一个日益严峻且至关重要的问题。数据泄露事件频发、相关法规日益完善（如欧盟的 GDPR），都将隐私保护机器学习 (Privacy-Preserving Machine Learning, PPML)推向了技术前沿。

吴师兄大模型的博客 2461

手把手实战机器学习系列: 随机森林

https://www.toutiao.com/a6655458544508207630/   2019-02-08 11:43:58 我们将探索决策树，并且拓展它到随机森林。这种类型的模型，和我们之前见过的线性和逻辑回归不同，他们没有权重但是有很好的可解释性。 概述   目标: 给出一些数据，选择特征并且决定以什么样的方式分裂数据来做出预测。 优点: 决策树可以做成分类树和回...

喜欢打酱油的老鸟 2591
上一篇： 图解机器学习算法(13) | 聚类算法详解（机器学习通关指南·完结）
下一篇： 机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践
点赞 3
评论 0
书签 书签 10
ShowMeAI
ShowMeAI
博客等级 码龄5年 6514粉丝 672原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

ShowMeAI

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值