Python数据分析与机器学习-梯度下降策略

最新推荐文章于 2021-11-30 16:17:16 发布
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#Python数据分析与机器学习

博客围绕Python数据分析与机器学习展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于利用Python进行数据处理、分析以及机器学习相关操作，在信息技术领域有重要应用。
机器学习中的算法-梯度下降策略
qq_14815661的博客
06-26 500
原创文章,如需转载请保留出处 本博客为唐宇迪老师python数据分析与机器学习实战课程学习笔记 一. 梯度下降原理 1.1 梯度下降 1.2 原理 二. 梯度下降方法对比 2.1 梯度下降方法 批量梯度下降 随机梯度下降 小批量梯度下降 三. 学习率对结果的影响 ...
数据分析——梯度下降法解决线性回归问题
wxsy024680的博客
03-04 4874
import tensorflow as tf import numpy as np # 原始数据 x_data=np.random.rand(100) y_data=x_data*2+1 # 定义变量 k=tf.Variable(0.0) b=tf.Variable(0.0) # 训练数据 y=x_data*k+b # 定义损失函数 loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data)) # 定义优化器 optimizer=tf.train.GradientDescen
学习笔记_200326_唐宇迪Python数据分析与机器学习实战
saree_jia的博客
03-26 1002
Numpy学习 今天在听唐宇迪的Python数据分析与机器学习实战课程，感觉他的课程非常简洁明了，于是对Numpy进行了温习，记录核心知识点如下，便于日后回顾复习： import numpy as np np.array()，括号里面是序列型对象，经常是list或元组或可迭代对象eg：range(5)； np.array里面的对象类型会统一； 索引，ndarray[1,3]；切片，nd...
python数据分析与机器学习实战_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第1 章--机器学习概念、入门环境...
weixin_39714275的博客
12-02 311
唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，优快云博客专家、讲师。拥有多年人工智能领域培训经验，带领课程研发团队累计开发AI课程60余门，覆盖当下人工智能热门领域该书结合了机器学习、数据分析和 Python 语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共 20 章，大致分为 4 个部分。第一部分介绍了 Python 的工具包，包括科学计算库 N...
机器学习之梯度下降
weixin_30485379的博客
07-03 99
一、梯度下降 　　引入：当我们得到了一个目标函数后，如何进行求解？直接求解吗？（并不一定可以直接求解，线性回归可以当做是一个特例） 　　梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。在机器学习中一般指的就是目标函数的偏导数。 　　下降：正常求出来的一个梯度是朝着梯度上升的一...
机器学习算法——（2）逻辑回归（唐宇迪博士数据分析与机器视频课程学习笔记）
zidingxiangyu1993的博客
07-31 1632
机器学习算法——（2）逻辑回归（Logistic regression） 1、逻辑回归概述        有的同学可能望文生义，以为逻辑回归和线性回归一样，都是返回一个预测值。在这里郑重声明，逻辑回归不是返回一个预测值，是经典的分类器，实现二分类、多分类的算法。         在机器学习的算法选择中，是先用简单的，简单不行的话再用复杂的，所以说，先用逻辑回归再用复杂的算法。       ...
Python数据分析与机器学习-Python实现逻辑回归与梯度下降策略
12-30
在Python数据分析和机器学习领域，逻辑回归（Logistic Regression）和梯度下降（Gradient Descent）是两个核心概念，它们在构建预测模型时扮演着重要角色。本资料包聚焦于如何利用Python语言来实现这两种算法。 ...
Python数据分析与机器学习实战课程
02-11
Python数据分析与机器学习实战课程，全套14.17G，仅有免密视频，课程目录： 01 人工智能入门指南 02 科学计算库-numpy 03 数据分析处理库-Pandas 04 可视化库-Matplotlib 05 机器学习入门算法实战-K近邻 06 线性回归...
Python数据分析与机器学习-scikit-learn模型建立与评估
01-23
总之，学习Python数据分析与机器学习，特别是掌握scikit-learn库，不仅可以提升你的数据处理能力，还能帮助你构建强大的预测模型。通过不断练习和应用，你将成为这个领域的专家。在这个过程中，记得充分利用scikit-...
Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法
01-17
Python数据分析与机器学习领域中，XGBoost是一个广泛使用的集成算法，它在处理大量数据时表现出卓越的性能和效率。XGBoost，全称为“Extreme Gradient Boosting”，是由陈天奇开发的一种梯度提升框架，它优化了原有...
2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课
05-04
2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.5、ndarray的常见创建方式 1.6、NumPy中的数据类型 1.7、NumPy数据类型2 1.8、Numpy基本操作 1.9、索引和切片 1.10、索引和切片（2） 1.11、数组转制与轴兑换 1.12、通用函数 1.13、np.where函数 1.14、np.unique函数 1.15、数组数据文件读取 第二章Pandas前导课程 2.1、Pandas介绍 2.2、Series 2.3、索引对象 2.4、DataFrame 2.5、Pandas常用操作（1） 2.6、Pandas常用操作（2） 2.7、缺失值处理 2.8、pandas制图 2.9、Matplotlib（1） 2.10、Matplotlib（2） 2.11、Matplotlib中文输出解决 第三章机器学习（一） 3.1、01机器学习定义及理性认识 3.2、02机器学习商业应用场景、机器学习分类 3.3、03机器学习开发流程 3.4、04模型评估方法和部署 3.5、05线性回归原理推倒过程 3.6、06线性回归基础认识及原理讲解 3.7、07线性回归案例分析 第四章机器学习（二） 4.1、01_线性回归案例1、正则项、梯度下降 4.2、02_梯度下降方法及回归案例分析 4.3、03_线性回归、lasso、ridge、ElasitcNet以及案例分析 4.4、04_逻辑回归原理 4.5、05_逻辑回归及案例分析 4.6、06_softmax回归及案例分析 4.7、07_综合案例分析 第五章机器学习三-决策树 5.1、01决策树、属性分割、信息增益 5.2、02信息增益的计算、模型评估、ID3、C4.5、CART_ 5.3、03决策树案例分析1 5.4、04决策树案例分析二、过拟合、剪枝分析 5.5、05bagging、随机森林、随机森林案例分析 5.6、06GBDT、Adaboost原理讲解 5.7、07Adaboost案例分析、综合案例分析 第六章机器学习四-SVM支持向量机 6.1、svm讲解 6.2、核函数 6.3、代码讲解(一) 6.4、代码讲解(二 6.5、代码讲解(三) 6.6、代码讲解(四) 第七章机器学习五-聚类分析+贝叶斯 7.1、01-聚类的相似性度量（距离公式） 7.2、02-聚类思想、kmeans聚类、kmeans聚类应用案例 7.3、03-二分kmeans、kmeans++、kmeansII、canopy、mini-batchkm 7.4、04-聚类算法的衡量指标及案例实现 7.5、05-层次聚类及实现案例 7.6、06-密度聚类 7.7、07-密度聚类案例实现、谱聚类、谱聚类案例实现 7.8、08-不同聚类效果对比实现、文本案例、图片案例 7.9、09-朴素贝叶斯原理、案例1、案例2 7.10、10-贝叶斯网络 7.11、11-贝叶斯网络拓展 第八章机器学习六-EM-HMM-LDA-ML 8.1、01.EM算法讲解 8.2、02.HMM及中文分词 8.3、03.主题模型 8.4、04.spark机器学习安装环境 8.5、05.spark机器学习离线处理及训练和使用 8.6、06.机器学习实时新闻分类
Python数据分析（机器学习）经典案例实战
04-11
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdn500）回复【唐宇迪】进入学习群，获取唐宇迪老师社群答疑使用Python数据分析流行的库Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例，基于案例讲解python库的使用以及如何建立机器学习模型，对涉及到的机器学习算法给出通俗易懂的解释，帮助大家掌握经典机器学习算法，并应用在实际的案例中。
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（统计分析）视频教程
03-11
购买课程后，可扫码进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Python数据分析（统计分析）视频培训课程概述：Python统计分析系列课程以Python爬虫为核心工具，结合其工具包进行统计分析实验。课程内容包括数据科学必备的几种分布、统计描述、假设检验、方差分析、相关分析、因子分析、回归分析、聚类分析、逻辑回归、贝叶斯分析等Python数据分析内容，系统全面。从统计分析基础开始讲起，一步步完成整个统计分析系列内容。课程以案例为中心，结合案例讲解让同学们更清晰的掌握每一个知识点的应用与工作流程。
数据分析---最小二乘法和梯度下降法
数据时代--收集，存储，处理，分析，挖掘，检索，展现
02-15 9302
最近在整理数据优化方面的知识，看的多了最小二乘法和梯度下降法之类的词语经常出现，很多算法都有用到类似方法，或者很多算法看起来和这些似曾相识，比如BP神经网络，支持向量机，等等分类回归方法。可见这最小二乘法和梯度下降法是很基础的方法，很值得好好复习下，不然很多东西剪不断，理还乱。         首先科普下，这两个基本的慨念，怕自己忘记了。        最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优
Python机器学习入门；推荐一本Python数据分析与机器学习入门书籍-唐宇迪《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》PDF+源代码
AI--小智
11-30 1595
学习python，然后用于数据分析，同时能够进行机器学习实战，按照这个流程，对AI爱好者有很大帮助，推荐学习《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》，唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，优快云博客专家、讲师。拥有多年人工智能领域培训经验，带领课程研发团队累计开发AI课程60余门，覆盖当下人工智能热门领域。该书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。共20章，分4个部分。　 第1部分介绍了Python的
Python实践机器学习：逻辑回归与梯度下降策略
标题："机器学习案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略.zip" 知识点详细说明： 1. 机器学习：标题开头就明确指出，整个文档是关于“机器学习”的内容。机器学习是一门多领域交叉学科，它包含多个方面，比如...
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