码上研习-优快云博客

原创 Python机器学习小项目实战：构建信用卡欺诈检测API服务，实现模型部署与监控

最后，我们将讨论模型监控与维护的重要性，以及如何收集用户反馈，以便不断改进模型。在之前的文章中，我们已经使用随机森林算法构建了一个信用卡欺诈检测模型，并探讨了如何通过网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法来提高模型的性能。增加了对输入数据的验证，确保请求中包含了所有必需的特征，并且特征的顺序与模型训练时使用的顺序一致。通过本文的学习，你已经掌握了将机器学习模型部署到实际应用中的基本技能。如果数据漂移是由于某些特征的分布发生变化引起的，可以考虑更新特征工程，例如添加新的特征、删除旧的特征或修改特征的计算方法。

2025-03-08 08:30:00 1442

原创 Python机器学习小项目实战：随机森林模型优化，提升信用卡欺诈检测效能

我们将详细介绍每种优化方法的原理、步骤和代码实现，并比较它们的优缺点，以便读者能够根据实际情况选择合适的优化方法。相反，它会根据之前评估的结果，预测哪些参数组合可能会产生更好的性能。模型优化是指通过调整模型的参数、选择合适的特征或使用更高级的算法来提高模型的性能。精确率越高，表示模型预测为欺诈交易的样本中，真正为欺诈交易的样本越多，误报越少。最后，我们需要在测试集上评估模型的性能，并使用合适的评估指标。关键是返回的必须是一个数值。贝叶斯优化器会根据之前评估的结果，选择下一个要评估的参数组合，并评估其性能。

2025-03-07 21:38:51 746

原创 Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

对于回归问题，可以使用平均法 (Averaging)，将所有弱学习器的预测结果的平均值作为最终的预测结果。集成学习的目标是利用多个弱学习器的优势互补，从而构建一个比单个模型更准确、更稳定的强学习器。因为每个弱学习器都是在不同的样本子集上训练的，所以它们的预测结果也存在差异。它通过迭代地训练多个弱学习器，每个弱学习器都试图纠正前一个弱学习器的错误，最后将所有弱学习器的预测结果进行加权组合。由于每个决策树只能使用一部分特征进行分裂，因此不同的决策树之间的差异性更大，从而降低了模型的方差，提高了模型的泛化能力。

2025-03-07 20:00:00 813

原创 Python机器学习小项目实战：PCA降维与可视化探索

特征空间是由所有特征组成的向量空间。例如，如果一个数据集包含两个特征：年龄和收入，那么特征空间就是一个二维平面，每个客户都可以表示为该平面上的一个点。PCA 是一种常用的线性降维算法，可以有效地降低数据的维度，提取数据的主要特征，方便数据可视化。就像将一幅复杂的地图简化成一张只有主要道路的简图，降维算法可以帮助我们提取数据的精华，去除冗余信息。投影后的数据在新的特征上的方差最大化，这意味着这些新的特征能够最好地区分不同的数据点。随着维度的增加，数据空间的体积呈指数增长，导致数据变得稀疏，模型更容易过拟合。

2025-03-06 08:30:00 2533

原创 Python机器学习小项目实战：K-Means算法实现客户分群

我们将通过一个实际的项目，使用 K-Means 算法对客户数据进行分群，帮助你掌握该算法的原理、应用和代码实现，为你揭开客户数据分析的神秘面纱！它的目标是将数据点划分为不同的簇 (cluster)，使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能不同。好的，我们来详细讲解使用 K-Means 算法进行客户分群的 Python 代码实现，并穿插解释代码的含义和细节。是一种改进的初始化方法，可以使初始质心更加分散，从而加快 K-Means 算法的收敛速度，并提高聚类结果的质量。

2025-03-05 08:00:00 798

原创 Python 入门总结与实践：构建你的第一个程序

经过前面几篇博客的学习，你已经掌握了 Python 编程的基础知识，包括变量、数据类型、运算符、控制流语句、函数、模块和包、以及文件操作。本文将带你回顾 Python 入门的重点知识，并提供一个简单的项目案例，帮助你巩固所学，开启你的编程之旅。通过本系列博客的学习，你已经掌握了 Python 编程的基础知识，并能够编写一个简单的程序。提供一个简单的命令行界面，允许用户选择不同的操作 (查看、添加、删除、标记为已完成、退出)。数据类型 (整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典、集合)

2025-03-04 20:27:45 665 1

原创 Python 文件操作：数据的持久化

将数据保存到文件中，可以实现数据的持久化，即使程序关闭，数据也不会丢失。本文将带你了解 Python 的文件操作，让你学会如何读写文件，实现数据的存储和读取。通过本文的学习，你应该掌握了 Python 文件操作的基本方法，包括打开、读取、写入、关闭文件，以及使用。如果不指定编码，Python 会使用默认的编码 (通常是系统默认编码)，可能导致乱码问题。语句可以确保文件在使用完毕后被自动关闭，即使在发生异常时也能正确关闭文件，避免资源泄漏。：打开文件的模式，指定了对文件进行的操作 (例如读取、写入)。

2025-03-04 07:00:00 604

原创 Python 错误和异常处理：守护程序的稳定运行

掌握 Python 的错误和异常处理机制，可以帮助你编写更健壮、更可靠的程序，在出现问题时能够优雅地处理，而不是直接崩溃。掌握这些知识可以让你更好地处理程序运行时可能发生的各种问题，避免程序崩溃，提高用户体验，确保程序的稳定运行。通过本文的学习，你应该对 Python 错误和异常处理有了全面的了解，包括常见的异常类型、这可以避免程序因未处理的异常而崩溃，但应该谨慎使用，因为捕获所有异常可能会掩盖一些重要的错误信息。值错误，指的是函数接收到的参数值类型正确，但值不合法，例如将字符串 “abc” 转换为整数。

2025-03-03 07:00:00 796

原创 Python 面向对象编程 (OOP)：构建世界的蓝图

通过使用 OOP，你可以用更结构化的方式组织代码，从而更好地模拟现实世界中的事物，编写出可维护性更高、可扩展性更强的程序。封装是指将数据 (属性) 和操作数据的方法 (方法) 组合在一起，形成一个独立的单元 (对象)。封装是指将数据 (属性) 和操作数据的方法 (方法) 组合在一起，形成一个独立的单元 (对象)。子类可以拥有父类的所有特性，并且可以添加新的属性和方法，或者重写 (覆盖) 父类的方法。多态是指不同的对象可以调用相同的方法，但可以根据对象的不同，执行不同的操作。，可以访问对象的属性和其他方法。

2025-03-02 07:00:00 992

原创 Python 模块和包：构建大型项目的基石

通过本文的学习，你应该对 Python 模块和包有了全面的了解，包括模块的创建、导入、标准库模块、包的创建、导入、的作用，以及第三方库的安装和使用。熟练掌握这些知识，可以让你更好地组织代码，提高代码的复用性、可维护性和可读性，从而构建出更强大、更复杂的 Python 应用程序！Python 拥有丰富的标准库模块，提供了各种各样的功能，例如文件操作、网络通信、数学计算、日期时间处理等等。除了标准库模块外，还有大量的第三方库 (也称为第三方包)，提供了各种各样的功能，可以帮助你更快速地构建应用程序。

2025-03-01 06:00:00 550

原创 Python 函数：代码的积木，编程的乐高

函数是 Python 编程的核心概念，掌握函数的使用，能够让你写出更简洁、更易于维护的代码。通过本文的学习，你应该对 Python 函数有了全面的了解，包括函数定义、参数、返回值、作用域和匿名函数。在编程的世界里，函数就像代码的积木，可以将一段代码封装起来，赋予其特定的功能。通过使用函数，你可以构建模块化的程序，提高代码的重用性、可读性和可维护性。你可以给函数一个名称，并在程序中通过这个名称来调用它，从而执行函数中的代码。：函数的名称，用于调用函数。：传递给函数的参数值，与函数定义中的参数顺序对应。

2025-02-28 06:00:00 681

原创 Python机器学习小项目实战：SVM算法识别手写数字

C 值越小，对误分类的惩罚越轻，模型允许更多的误分类样本，但也容易欠拟合。在本篇博客中，我们将通过一个实际的项目，使用 SVM 算法识别手写数字，深入了解 SVM 算法的原理和应用。想象一下，你要在一张桌子上区分两种颜色的弹珠，SVM 就像是用一把尺子（超平面）将两种颜色的弹珠分开，并且尽可能地让尺子远离两种颜色的弹珠。SVM 算法的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分隔开，并且最大化间隔 (Maximum Margin)。通过使用核函数，可以将线性不可分的数据转化为线性可分的数据。

2025-02-28 05:00:00 968

原创 Python机器学习小项目实战：KNN算法预测乳腺癌

例如，在图像识别中，我们需要识别图像中的物体。如果你发现 5 个与这种新植物最相似的已知植物中，有 4 个是 A 植物，那么你就可以推断出这种新植物很可能也是 A 植物。从交叉验证的结果可以看出，不同的 K 值对模型的性能有不同的影响。例如，如果 5 个邻居的数值分别为 10, 12, 13, 15, 16，则可以将待预测样本的预测值设置为这些数值的平均值 (13.2)，或者根据距离进行加权平均。该数据集包含 569 个样本，每个样本有 30 个特征，用于描述乳腺肿瘤的特征，例如肿瘤的大小、形状、纹理等。

2025-02-25 07:00:00 1675

原创 Python机器学习小项目实战：决策树分类贷款风险等级

想象一下，如果贷款是否会被批准不仅仅取决于用户的收入和信用评分，还受到教育程度、工作年限等多种因素的复杂影响，这时线性模型就难以胜任了。在本篇博客中，我们学习了决策树的原理、应用和代码实现。简单来说，决策树就像一个流程图，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则，每个叶节点代表一个类别或一个数值。决策树可以根据用户的信用评分、收入、工作年限等信息，将用户分为高风险、中风险和低风险三个等级，从而帮助银行做出更明智的贷款决策。在本篇博客中，我们将通过一个实际的项目，学习决策树的原理、应用和代码实现。

2025-02-24 07:00:00 1095

原创轻松搞定决策树可视化：Graphviz 安装与环境变量配置最全指南

通过本文的详细指南，相信你已经成功安装并配置了 Graphviz，可以顺利地在 Python 中使用 Graphviz 进行数据可视化了。在实际应用中，可以根据具体需求调整 Graphviz 的参数，例如节点颜色、字体大小等，以获得更好的可视化效果。安装 Graphviz 后，需要将其安装目录添加到系统的 PATH 环境变量中，才能在命令行或 Python 中正常使用 Graphviz。本文面向需要在 Python 中使用 Graphviz 进行数据可视化的读者，提供详细的安装和配置步骤，解决常见问题。

2025-02-24 07:00:00 793

原创 Anaconda？还是 pip + venv？选择适合你的Python包管理方案

仔细评估你的需求，选择最适合你的方案，可以提高你的开发效率，并构建更可靠的 Python 应用。Anaconda 提供了强大的环境管理功能，可以轻松创建、激活、切换和管理多个独立的 Python 环境。如果你的项目除了 Python 包之外，还需要管理其他语言的包或系统依赖，Conda 可以提供便利。可以为每个项目创建独立的虚拟环境，每个环境拥有自己的 Python 解释器和包依赖，互不影响。如果你需要使用大量的科学计算包，并且不想手动安装，Anaconda 可以节省你的时间。

2025-02-23 07:00:00 622

原创 Python机器学习小项目实战：逻辑回归预测用户是否会购买

在线性回归的世界里，我们预测的是连续的数值，比如房价。这些问题属于分类问题，我们需要预测的是类别，而不是数值。在本篇博客中，我们学习了逻辑回归的原理、应用和代码实现。我们使用模拟数据创建了一个预测用户是否会购买商品的模型，并且评估了模型的性能。你可以收集用户的年龄、性别、浏览历史等信息，然后使用逻辑回归来预测用户是否会购买商品。在本篇博客中，我们将通过一个实际的项目，学习逻辑回归的原理、应用和代码实现。

2025-02-23 07:00:00 968

原创轻量级Python开发环境：pip + venv实战

模块可以为每个项目创建独立的虚拟环境，每个环境拥有自己的 Python 解释器和包依赖，互不影响。安装的包都会安装到虚拟环境中，不会影响系统全局的 Python 环境。灵活性：可以根据项目需要，灵活选择安装所需的 Python 包。这里使用了清华大学的 pip 镜像源，你也可以选择其他的镜像源。都是 Python 自带的工具，学习成本低，使用方便。激活后，终端提示符会发生变化，显示虚拟环境的名称，例如。文件来管理项目依赖，这样可以有效地提高你的开发效率。的文件，其中包含所有已安装的包及其版本信息。

2025-02-22 07:00:00 941

原创 Python机器学习小项目实战：线性回归预测房价

虽然线性回归是一种简单的算法，但它却是机器学习的基础。通过掌握线性回归，我们可以为学习更复杂的机器学习算法打下坚实的基础。

2025-02-21 21:41:51 643

原创 Python 控制流语句：掌控程序执行的魔杖

它们就像魔杖一样，能够控制程序的执行流程，让程序能够根据不同的条件做出不同的反应，或者重复执行特定的代码块。本文将带你了解 Python 中最常用的控制流语句，并通过简单的例子，让你轻松掌握它们的使用方法，开启你的编程之旅。通过本文的学习，你应该对 Python 的控制流语句有了基本的了解，并且掌握了常用的语法和技巧。请编写一个程序，输入一个年份，判断该年份是否为闰年，并输出相应的结果。请编写一个程序，输入一个整数，判断该整数是否为素数，并输出相应的结果。条件语句允许程序根据不同的条件执行不同的代码块。

2025-02-21 08:00:00 1264

原创解决VirtualBox卡顿问题：配置优化和常见错误排查

本篇将深入探讨 VirtualBox 虚拟机卡顿的原因，并提供详细的配置优化和常见错误排查方案，让你的虚拟机跑得飞起！请根据你的具体情况，尝试不同的优化方案，找到最适合你的配置。通常会自动运行，如果没有自动运行，则打开终端，进入挂载的CD目录，运行。主机操作系统上运行的其他程序可能占用大量的 CPU、内存或硬盘资源，影响虚拟机的性能。如果你的主机资源有限，可以考虑安装轻量级的桌面环境，例如 Xfce 或 LXQt。如果内存使用率持续过高，说明虚拟机内存不足，或者有程序占用过多的内存资源。

2025-02-21 07:00:00 778

原创从零开始：VirtualBox安装Ubuntu 24.04.1 LTS

本文将详细介绍如何在 VirtualBox 虚拟机中安装 Ubuntu 24.04.1 LTS，并解决一些常见的安装问题。建议至少分配 2GB (2048 MB)，最好分配 4GB (4096 MB) 或更多，如果你的主机内存足够。如果出现问题，可以尝试 “VBoxSVGA” 或 “VBoxVGA”。在 “安装类型” 步骤中，如果是在虚拟机中安装，建议选择 “擦除磁盘并安装 Ubuntu”。如果需要更复杂的网络配置，可以选择其他连接方式 (例如 “桥接网卡”)。建议选择 “网络地址转换 (NAT)”。

2025-02-20 19:27:09 662

原创 Python 运算符：编程世界的基石

它们是构建表达式、执行计算和进行逻辑判断的基石。本文将带你了解 Python 中常见的运算符类型，并通过简单的例子，让你轻松掌握它们的使用方法。运算符是 Python 编程的基础，掌握它们的用法和优先级是编写正确、高效代码的关键。但对于可变对象 (例如列表、字典)，即使它们的值相等，它们也通常会指向不同的对象。除了以上常见的运算符，Python 还提供了一些其他运算符，例如位运算符、成员运算符和身份运算符。这些运算符在特定的场景下非常有用，但对于初学者来说，可以先了解它们的存在，在需要的时候再深入学习。

2025-02-19 12:30:04 1102

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