机器学习实战（Machine Learning in Action）

最新推荐文章于 2025-04-16 11:25:57 发布
最新推荐文章于 2025-04-16 11:25:57 发布
阅读量760 收藏 1
点赞数 1
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZHOU_YU0715/article/details/106957369
版权
本文分享了关于机器学习基础的深入理解，回顾了基于Scikit-Learn的学习经历，并介绍了Peter的《Machine Learning in Action》一书。通过对比不同的学习资源，文章强调了机器学习概述的重要性和个人学习心得。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第一章 机器学习基础

本书是我个人比较喜欢的风格，之前有学习过一部分基于Scikit-Learn 的机器学习，两本书各有特色，近期开始学习Peter的这个Machine learing in action。希望对自己有一定的帮助。

第一章的机器学习基础，大同小异，可参考之前我所写的学习笔记。机器学习概述

【机器学习实战-python3】K-均值聚类算法
修行的猫ZQ
04-21 8691
本篇的数据和代码参见：https://github.com/stonycat/ML-in-Action 一、K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，类似全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类是每个类别簇都是采用簇中所含值的均值计算而成。聚类与分类的区别在于分类前目标已知，而聚类为无监督分类。 K-均值算法的伪代码如下：创建k个点作为起始质心（通常
机器学习实战_Machine_Learning_in_Action.pdf
09-14
机器学习实战_Machine_Learning_in_Action.pdf
支持向量机（Support Vector Machine）
m0_52186223的博客
02-02 830
支持向量机（Support Vector Machine） 数理证明 前置知识：拉格朗日数乘法、对偶问题、核技巧 拉格朗日数乘法 针对的是约束优化问题： 例题： 已知x>0,y>0,x+2y+2xy=8,则x+2y的最小值__。 解： 引入参数λ\lambdaλ 构造新函数L：x+2y+λ(x+2y+2xy−8)x+2y+\lambda(x+2y+2xy-8)x+2y+λ(x+2y+2xy−8) 分别对x,y,λ\lambdaλ求偏导： Lx=1+λ(1+2y)=0Ly=2+λ(2+2x)=0
初学者的机器学习入门实战教程！
最新发布
2501_91624210的博客
04-16 641
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！
Machine Learning in Action（Ⅰ）：概念
每天进步一点点！
04-30 714
目录 1.机器学习的基本概念 什么是机器学习？ 什么时候机器可以学习？ 机器如何学习？ 2.机器学习算法类型 按输入空间： 按输出空间： 按不同协议： 按样本标签： 3.Python基础知识 &4.机器学习开发环境 1.机器学习的基本概念 什么是机器学习？ 人：观察 -> 学习 -> 技能 机器：数据 -> ML ->功能 什么...
Machine Learning in Action —机器学习实战（Python2.7）：k-近邻算法
qq_41665685的博客
11-08 498
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/75172850 运行平台：Ubuntu 16.04 Linux （双系统） Python版本：2.7（Linux自带解释器，为python2.7安装package用pip install package_name,若为python3.x安装package则用pip3 install p...
Machine Learning In Action
人上人酿酒师的博客
07-19 519
KNN近邻算法 计算目标点与样本集中的点的距离按距离递增排序选取与目标点距离最下的K个点确定前K个所在类别的频率返回前K个出现频率最高的类别作为目标点的预测分类 from numpy import * #导入numpy函数库 import operator#导入操作符 #创建数据集 def createDateSet(): group=array([[1.0,
Machine Learning in Action (机器学习实战).zip
04-09
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...
机器学学习实战 Machine Learning in Action
04-21
《机器学习实战 Machine Learning in Action》是一本深受读者喜爱的机器学习入门书籍，它通过实践的方式引导读者深入了解和掌握机器学习的基本概念和技术。这本书涵盖了多种机器学习算法，并提供了丰富的源代码示例...
Machine Learning in Action 机器学习实战书籍源码学习.zip
04-29
机器学习 机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习。 机器学习是迈向人工智能（AI）方向的其中一步。 机器学习是一种程序，可以分析数据并学习预测结果。 从何处开始？ 在本教程中，我们将回到数学并研究...
machinelearning-in-action:机器学习实战Python3实现machine learning in action in python3
05-12
machinelearning in action 机器学习实战Python3实现/machine learning in action in python3 这是我用来记录自己学《机器学习实战》的笔记和一些思考，希望你能从最基本的入手，帮助大家快速上手机器学习，同时，...
[MachineLearningInAction] - KNN
码上的生活
08-26 1261
在有标签的数据中，输入没有标签的数据后，通过计算数据特征与样本数据进行比较，算法提取样本集中特征最相似的分类标签。一般取前K个最相似的数，这就是k-近邻算法。从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法实验基础python/numpy中会用到的函数： shape() shape是numpy函数库中的方法，用于查看矩阵或者数组的维素 >>>shape(arr
人工智能--机器学习实战总结（Machine Learning in Action ）
ZHAOLEI5911的博客
07-10 1613
一机器学习简介 二机器学习实战 1 k-近邻 2 决策树ID3 3 朴素贝叶斯Naive Bayes 4 逻辑回归Logistic Regression 5 支持向量机SVM传统机器学习算法的扛把子 6 Adaptive Boosting 传统机器学习中的扛把子 7 线性回归Linear Regression 8 分类回归树-Classification and Regression
Machine Learning in Action 项目教程
gitblog_00558的博客
09-14 944
Machine Learning in Action 项目教程 machinelearning-in-action 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/machinelearning-...
《机器学习实战》
勇敢的俍心的博客
06-19 585
书评： 本书侧重于代码实践，理论推导和公式差一些； 适合快速入门和上手，实例比较好； 豆瓣建议结合优快云和《统计学习方法》；前言说本书就是以实践为主的。
机器学习实战
不止顾望 不怠所学
01-06 309
通过本文的学习，你应该已经掌握了机器学习的基础知识和实战技能。机器学习是一个不断发展的领域，鼓励大家在实际项目中不断实践，探索更多算法和应用场景。
实战机器学习：Machine Learning in Action解析
在《Machine Learning in Action》中，作者Peter Harrington系统地讲解了机器学习的基本原理和实战技巧。这本书覆盖了从数据预处理、模型选择到评估和优化等多个关键环节，旨在将理论知识与实际操作相结合，使读者...
评论
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
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