机器学习的基本功

最新推荐文章于 2024-09-06 20:29:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-06 20:29:00 发布 · 159 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍数据可视化的重要工具，包括numpy、pandas、matplotlib和seaborn。详细解释了这些工具如何帮助制作柱状图、对比图等，特别是seaborn作为matplotlib的高层封装，提供了更简便的绘图方式。

一、数据可视化的能力

numpy，pandas,  matplotlib,

pandas 也可以做出 简单的柱状图

对比图， matplotlib.pyplot as plt   

seaborn ，是 matplotlib 的一个 高层封装
 

李宏毅 机器学习
qq_61833632的博客
08-10 2195
李宏毅机器学习，学习笔记记录——P1机器学习基本概念（上）
机器学习笔记
chena_1的博客
11-26 1528
机器学习笔记
Python机器学习——Anaconda+tensorflow（gpu）安装步骤和常见问题
APguantou的博客
04-17 3139
本人大数据专业，最近在学习机器学习，想用自己的电脑跑程序，因此想研究一下tenforflow的使用。
10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）
onlyForCloud的专栏
10-08 5892
http://blog.jobbole.com/92021/ 本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译，唐尤华 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：SUNIL RAY。欢迎加入翻译组。 前言 谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人
机器学习基本功
NOT_GUY的博客
09-10 446
1、回归模型：重点关注xgboost  注：Introduction to Statistical Learning的2-7章 2、分类模型：《统计学习方法》 3、神经网络：(a)普通的ANN                  (b)处理图像的CNN                (c)处理文字和语音的RNN(LSTM) 注：可以参考《深度学习》的6-10章和吴恩达的DeepLearnin
[干货]我如何考察面试者的机器学习水平
喜欢打酱油的老鸟
03-13 1324
作为一名新晋菜鸟面试官，最近替部门面了3、40个人(大多来自国内top5学校，包括校招社招)，小小总结下我的相人之术，希望能帮上大家 ------------硬插入----------- 先插个话，你遇到的面试官，可能是亲切温和的大神，也可能是滔滔不绝掉书袋的教条主义者，你一定要记住 面试是一场双向选择的过程，对方考察你的同时，你也在考察他以及他的团队。当遇到以下情形时，说明你们不合适，不...
第一章 机器学习主要流程
2401_87100190的博客
09-06 1885
一，机器学习的主要流程1，明确分析目标2，数据收集（数据收集常见的方法：网络爬虫，购买或交易，利用开源数据集，网页抓取，构建合成数据集，手动数据生成等3，数据预处理（数据质量不满足机器学习要求）4，建模分析5，结果评估（过拟合/欠拟合6，部署使用7，学习更新（递增式学习）二，机器学习常用算法1，分类算法（决策算法，支持向量机，神经网络，朴素贝叶斯，Bayes网络，k-最近邻）2，聚类算法（无监督学习）聚类算法与分类算法的区别：有无标签（监督学习与无监督学习的区别）
机器学习——基本原理
weixin_43899645的博客
04-20 3735
一、芒果的例子 在我们第一次买芒果的时候，并不知道什么样的芒果甜，什么样的芒果口感好，但是对于一个天天吃芒果的人，他肯定知道什么品牌，颜色，大小，品种的芒果好吃，天天吃芒果的人通过每天买的芒果，根据芒果的特征逐渐找到对应的规律，在下一次买芒果的时候就可以通过自己总结出来的归路来判断芒果是否甜，计算机的学习过程也是如此，只有通过获得大量的数据，找到最合适的函数，然而计算机本身不会找规律（函数），我们需要假设一些函数，让计算机一个一个去尝试，最后找到一个最接近真实规律的函数。这些假设的函数合集被称为假设空间，而
Python机器学习简介
yhf295482790的博客
07-01 1427
机器学习是让计算机无需明确编程即可学习的行为。这是通过将数据提供给计算机并让它们将数据转换为决策模型然后用于未来预测来完成的。 在本教程中，我们将讨论机器学习以及开始机器学习所需的一些基本概念。我们还将设计一些 Python 示例来预测某些元素或事件。 机器学习简介 机器学习是一种旨在从经验中学习的技术。例如，作为人类，您可以通过观察其他人下棋来学习如何下棋。以同样的方式，计算机通过向它们提供数据来进行编程，它们从中学习并能够预测未来的元素或条件。 例如，假设您想编写一个程序来判断某种水果是橙子还是
统计学和机器学习之间的联系和区别
gongdiwudu的专栏
08-11 6596
老实说，我厌倦了几乎每天都在社交媒体和我的大学里听到这场辩论。通常，这伴随着一些模糊的陈述来解释这个问题。双方都为此感到内疚。我希望在本文结束时，您将对这些有些模糊的术语有更明智的立场。
在车联网通信网络V2X中使用机器学习检测基本干扰攻击研究（Matlab代码实现）
最新发布
10-23
此外，文档还列举了多个基于Matlab/Simulink实现的技术案例，涵盖特征选择、数字水印、无功补偿、路径规划、微电网优化、信号去噪、负载监测等多个领域，展示了机器学习与优化算法在工程实践中的广泛应用。...
机器学习开发相关资源2
01-25
通过这些热力学的基本概念和公式，我们可以更好地把握机器学习中的相关算法，尤其是在数据分析、模型训练及参数优化等方面。 此外，热力学第三定律关于绝对零度时系统的熵值，为机器学习中对数据集合特征的处理提供...
特征选择对于机器学习重要性
TEDDY的博客
04-13 6216
1.7特征选择 特征选择对机器学习至关重要，个人认为在大部分机器学习任务中特征就决定了效果的上限，模型的选择与组合只是无限逼近于这个上限。 特征选择的主要作用包括：减少特征数量会防止维度灾难，减少训练时间；增强模型泛化能力，减少过拟合；增强对特征和特征值的理解。 常见的特征选择方法如下： 去除取值变化小的特征：如果绝大部分实例的某个特征取值一样，那这个特征起到的作用可能就比较有限，极端情况...
一些机器学习的练手的数据集（几百个，够你玩十年）
TEDDY的博客
04-15 2109
各领域公开数据集下载 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2 数据集查找神器！100个大型机器学习数据集都汇总在这了 | 资源 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59933802 【转载】100款机器学习数据集 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34497496 机器学习新手在数据集上常犯的6...
线性回归——局部加权回归
TEDDY的博客
04-22 1356
有时候样本的波动很明显，可以采用局部加权回归，如下图，红色的线为局部加权回归的结果， 蓝色的线为普通的多项式回归的结果。蓝色的线有一些欠拟合了。 多项式回归——多一些 高次项的回归 局部加权回归的方法如下，首先看线性或多项式回归的损失函数 很明显，局部加权回归在每一次预测新样本时都会重新确定参数，以达到更好的预测效果。当数据规模比较大的时候计算量很大，学习效率很低。并且局部加权回归也不是...
线性回归中两个特征处理 方式 需要注意
TEDDY的博客
04-22 1197
在求解线性回归的模型时，有两个需要注意的问题 一就是特征组合问题，比如房子的长和宽作为两个特征参与模型的构造，不如把其相乘得到面积然后作为一个特征来进行求解，这样在特征选择上就做了减少维度的工作。 二就是特征归一化（Feature Scaling），这也是许多机器学习模型都需要注意的问题。 有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来不等价，例如SVM。对于这样的模型，除非本来各维数据的...
维度灾难问题---
TEDDY的博客
04-22 1171
Content 1 引言 2 维数灾难与过拟和 3 怎样避免维数灾难 4 总结　 1 1引言 本文章讨论的话题是“curse of dimension”，即维数灾难，并解释在分类它的重要性，在下面的章节我会对这个概念做一个直观的解释，并清晰的描述一个由维数灾难引起的过度拟合的问题。 下面不如正题，考虑我们有一堆猫和狗的图片，现在要做一个分类器，...
「融合」机器学习模型：一种提升预测能力的方法
TEDDY的博客
04-13 470
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33589222
看了这篇文章你还不懂SVM你就来打我
TEDDY的博客
04-22 419
看了这篇文章你还不懂SVM你就来打我 - 知乎
机器学习常用算法详解
"本文简要介绍了机器学习领域的10种常见算法，包括K-means、层次聚类、高斯混合模型、K-近邻算法和朴素贝叶斯分类器。...了解并熟练运用这些算法是机器学习工程师的基本功，它们构成了机器学习方法论的基础。
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

打赏作者

往事如yan

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