qq_41611586的博客

为了搞清楚神经网络到底是什么，小明先上网搜了一堆资料。神经元就像分拣员在物流中心，分拣员会接收到不同的包裹（输入），给它们贴上标签或挑选对应的目的地。计算机里的“神经元”也类似：它先把输入进行加权求和，再用激活函数来决定“要把信息传给下一层多少”。多层堆叠就像流水线如果物流中心只有一个分拣员（单层神经网络），它能处理的复杂度有限。但如果有多道工序，一层层分拣、再包装、再检查，最后才分配到最合适的区域，就可以更灵活地处理各种奇奇怪怪的包裹。第一层。

✅ PCA 将会自动选择 n_components，保证尽可能少的特征保留 95% 以上的信息。下载本文使用的 train.csv 数据集文件。你是一名数据科学家，在一家房地产公司负责。

sklearn（Scikit-learn）是 Python 里最流行的机器学习库，用于构建、训练和评估机器学习模型。它基于 NumPy 和 pandas，提供了数据预处理、分类、回归、聚类、降维等功能。如果用训练数据评估模型，可能会得到 99% 准确率，但这只是“记住”了数据，并无法对新数据进行准确预测（过拟合）。特征工程是数据科学和机器学习中的关键步骤，目的是优化数据，使机器学习模型能更好地理解和学习数据的模式。✅ 逻辑回归能提供较快、稳定的分类，但可能无法捕捉复杂的非线性关系。

Seaborn 是 Python 的一个高级数据可视化库，基于 matplotlib，用于创建更美观、统计学意义更强的图表。作为一名数据分析师，您受邀为环保组织提供一份全球气温变化与 CO₂ 排放趋势的可视化分析报告。通过数据可视化，我们将探索全球气候变化与人类活动的关系，看看数据能否回答这些问题！，说明 CO₂ 可能是全球变暖的重要因素。，尤其是过去 50 年加速。

本文使用的是 train.csv，请下载后将其重命名为 house-prices.csv 方便代码使用。下载本文使用的 house-prices.csv 数据集。，会影响后续机器学习模型的效果。在开始处理数据之前，我们需要。房价数据中，不同的特征有。因此，我们的第一步是。：删除（如果影响不大）（适用于有顺序的类别）（适用于无顺序的类别）（中位数、None）

在传统编程中，我们手动编写规则：💡 传统编程 = 规则（程序员写代码）+ 数据 → 结果而在机器学习中，程序会自动从数据中学习规律，不需要我们手动编写规则：💡 机器学习 = 数据 + 结果 → 学习出规律（模型）✅ 定义：机器学习模型在有标签的数据上学习模式，最终可以预测新数据的类别或数值。✅ 主要任务：✅ 示例📌 回归示例：模型学习面积和房价的关系，预测新房子的价格。📌 分类示例：垃圾邮件识别：✅ 定义：没有标签的数据，模型自动发现数据的结构。✅ 主要任务：📌 示例：✅ 定义：AI 通过试错学

专门用来预测哪些交易是欺诈交易，哪些是正常交易。经过几周的训练，模型终于准备上线了！，你每天的工作就是盯着上百万笔交易，防止客户的信用卡被盗刷。在所有预测为“欺诈交易”的交易中，真正是欺诈交易的比例。“我的信用卡为什么被冻结？我只是买了一杯咖啡啊！在所有真正的欺诈交易中，模型成功找到的比例。老板听了一愣，赶紧叫助手去开香槟庆祝。于是，你们决定深入分析模型的表现。预测正确的交易占总交易的比例。所以，我们需要更深入的指标。在模型评估时，我们不能只看。来全面衡量模型的好坏。准确率: 0.986。

当我们训练神经网络时，模型会随着训练轮次（epochs）不断学习，但怎么知道它是否真的在变聪明呢？model.fit(…) 的返回值 history 记录了每一轮训练的准确率和损失。如果 训练准确率高，但测试准确率低，说明模型过拟合了。，包含 60,000 张手写数字（0~9）的图片。测试准确率，表示模型在未见过的测试集上的表现。训练准确率，表示模型在训练集上的表现。如果曲线不断上升，说明模型在学习。如果有问题，欢迎继续提问！那么，让我们正式进入这个。，来观察模型的学习进度。，用于学习图片特征。

想象一下，你是某家房地产中介公司的数据分析师。你的老板找到你，说：“我们希望用数据来预测房子的合理价格，让买家和卖家都能得到公平的交易。所以，我们需要把文本转换成数值，让模型可以理解。为了更直观地对比三个模型的预测效果，我们可以绘制真实房价 vs. 预测房价的散点图。假设你准备买一套房子，它的价格是 100 万元，你觉得这个价格合理吗？🎯 建议：在你的数据上运行 df.head() 看看转换后的效果！🎯 建议：运行这段代码，看看你的数据是否有异常值！：如果你是房产专家，你会怎么预测房价？

的思想：找到最经济、最有效的 K 值，而不是无限增加 K。确保 K-Means 不会受到特征数值范围的影响。帮助我们找到最佳的 K 值，使得分群更加合理。，就是把相似的数据自动分成不同的**“组”，如果不同特征的数据范围相差太大，可能导致。在 K-Means 里，我们需要决定。是最常见的聚类算法之一。，可以帮助商家更好地理解客户行为。应用 K-Means 聚类！✅ 通过 K-Means 进行。簇（Cluster）**。K-Means 计算的是。

想象一下，你走进一个陌生的水果市场，看到一个从未见过的水果，你想知道它是什么。KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻）是一种。假设你在水果市场发现了一个未知水果，你想知道它是。你有一张参考表，里面是一些已知水果的。

看下图，SVM 找到了最佳的分割线，并且保证“最靠近它的点”（支持向量）与分割线的距离最大化。你现在掌握了 SVM 的基本概念和实战！如果你有任何问题，可以留言讨论！支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种。，这个任务就是要让计算机区分 0~9 之间的手写数字。（每个 8×8 图片变成一个 64 维的向量）。现在，我们用 Python 和 SVM 来进行。（相当于SVM中的“分割线”）把他们分开。

💡 **你学会了吗？如果还有疑问，可以试着用你的生活案例来画一棵决策树！小王是一家银行的贷款审批经理，每天他的工作就是审核贷款申请。小王决定让机器自动学习这个“决策流程”。这就是**随机森林（Random Forest）**的思想。，一种可以让计算机自动做决策的技术。，让你完全理解决策树和随机森林，适合零基础学习者！是多棵决策树一起投票，提高准确性和稳定性。：即使某棵树预测错误，其他树能纠正它。🚀 现在，小王准备让计算机来训练一个。需要数据预处理、训练、测试和评估。：比单棵树表现更好，不容易过拟合。

如果数据集中正常邮件的数量远远多于垃圾邮件，模型可能会倾向于预测所有邮件都是正常邮件，从而得到较高的“假准确率”（即准确率看起来很高，但实际上垃圾邮件检测效果很差）。首先，我们需要加载 Kaggle 上的垃圾邮件数据集。机器学习模型无法直接理解文字，我们需要将。，如垃圾邮件 vs 正常邮件。✅ 添加更多垃圾邮件，提高样本数量。，如房价、温度、工资等。，尝试是否能提高效果。

是 Python 机器学习的标准库，提供了各种算法和数据处理工具。是机器学习中最基础的算法之一，它用于研究两个变量之间的。，即一个变量（自变量）如何影响另一个变量（因变量）。，即预测值与真实值之间的偏差尽可能小。我们让计算机来学习这条直线，使得它能。在现实生活中，许多事情都遵循某种。，而房价可能更复杂（非线性）。线性回归的核心思想是找到一条。进行训练，并绘制预测结果。）**是机器学习的基本技能。可以快速实现训练和预测。✅ **数据预处理（如。有助于理解模型效果。

使用 Python 读取 CSV 数据、清洗数据、训练一个简单的逻辑回归模型。在机器学习中，数据是最重要的部分。：数据 → 预处理 → 选择模型 → 训练 → 评估。：只是简单演示，后续章节会更详细讲解！，我们需要清理数据，确保数据质量。（喜欢 / 不喜欢），我们选择。在真实应用中，我们会使用。的示例，帮助你快速体验。，后面章节会详细讲解。

✅ 机器学习广泛应用于推荐系统、人脸识别、自动驾驶等领域。机器学习（Machine Learning, ML）是。：如果骗子用“免 费”代替“免费”就无法识别。规律，代替人工编写规则。