机器学习100天序言

最新推荐文章于 2024-08-10 15:33:48 发布
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该系列博客是基于由Siraj Raval提出的100 Days of Machine Learning Coding.而该系列博客的目的是在学习该项目的同事丰富其内容，加入自己查阅的资料和自己的理解。该项目全部基于 Python 语言进行讲解

内容安排

机器学习100天-Day2 代码注释
weixin_41935211的博客
09-16 169
前言 第二天的还是CV，这一次直接用作者的代码和数据集没有问题。 数据集和代码都可以从下面的github开源项目中获取。 参考 github英文：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code github中文翻译版：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-of-ML-Code-Chinese-Version 作者源代码 #第一步 数据预处理 import pandas as pd import numpy as n
机器学习算法构建预测心血管疾病模型
2301_77801940的博客
06-26 2463
心血管疾病是当前全球范围内的重大公共健康问题，其发病率和相关死亡率居高不下。随着生活方式的改变、环境因素的影响以及人口老龄化的加剧，心血管疾病的发病趋势愈加严峻。本文将通过机器学习算法构建预测心血管疾病的模型从数据加载和清洗，到特征工程、模型构建、优化和评估，构成了一个完整的机器学习流程。
机器学习100天（Day1）
qq_15394485的博客
04-15 370
机器学习100天（Day 1）机器学习100天（Day1）前言开始学习第一天1. 导入数据库2. 导入数据集3. 处理丢失数据4. 解析分类数据5. 拆分数据集为测试集合和训练集合6. 特征缩放前言开始学习第一天1. 导入数据库2. 导入数据集3. 处理丢失数据4. 解析分类数据5. 拆分数据集为测试集合和训练集合6. 特征缩放 机器学习100天（Day1） 前言   17年硕士毕业，读研期间一直...
利用机器学习实现客户细分的实战
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-13 5139
Hello大家好，我是Dream。 今天来学习一下机器学习实战中的案例：创建客户细分，在此过程中也会补充很多重要的知识点，欢迎大家一起前来探讨学习~在此项目中，我们使用 UCI 机器学习代码库中的数据集。该数据集包含关于来自多种产品类别的各种客户年度消费额（货币单位计价）的数据。该项目的目标之一是准确地描述与批发商进行交易的不同类型的客户之间的差别。这样可以使分销商清晰地了解如何安排送货服务，以便满足每位客户的需求。对于此项目，我们将忽略特征 'Channel' 和 'Region'，重点分析记录六个客户
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 15万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
学习机器学习100天系列_Day01_数据预处理
qq_40595787的博客
03-08 2015
前言 以前一直没有系统的学习ML的知识，对于机器学习深度学习的知识很混乱 以及python的使用不熟练 准备从今天开始更新机器学习100天系列github 100-Days-Of-ML-Code项目 两个part 一、每天的机器学习项目 二、Python的学习 废话不多说，Day01 一、Day_01 数据预处理 数据预处理分为6个部分： 第一步 需要的库(Numpy、Pandas) （1）Numpy是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库： a) 数学计算函数； b) 数组的算数和逻辑运算；
机器学习的1000+篇文章总结
02-28 9888
机器学习的1000+篇文章总结 本文收集和总结了有关机器学习的1000+篇文章，由于篇幅有限只能总结近期的内容，想了解更多内容可以访问：http://www.ai2news.com/, 其分享了有关AI的论文、文章、图书。 吴恩达机器学习-9-降维PCA http://www.ai2news.com/blog/12185/ 机器学习也有弱点？哪些是机器学习的未解之谜？ http://www.ai2news.com/blog/39473/ 一站式机器学习平台建设实践 http://www
绿色智能：AI机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例
科技改变人类，技术成就未来
05-23 2万+
绿色智能：机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例
机器学习100天之旅 第一天---数据预处理
qq_41010363的博客
05-31 296
机器学习100天之旅 第一天---数据预处理前言机器学习初步---数据预处理1 导入需要的库2 导入数据集3 处理丢失数据（Missing Data）4 解析分类数据5 分割数据集6 特征缩放 （feature scaling） 前言 最近想认真搞一搞机器学习，之前一直一位可望而不可即，其实不是，只要我们踏踏实实地走好每一步，我们一定会学好的。 让我们一起开始这美妙的机器学习100天之旅吧！ 机器...
机器学习处理离散数据_机器学习之数据预处理
weixin_35548251的博客
01-13 2759
第一节：前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。特征工程：利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。特征工程包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feature const...
机器学习分析租房价格的影响因素
wushiguize_的博客
06-20 3314
本篇文章主要会讲如何从网站上爬取租房数据，清洗数据，聚合数据，并最后用机器学习来分析影响租房价格的主要因素有哪些。 由于去年下半年开始的地产行业大整顿，导致整体的行业大环境并不理想，所以我，一个做了7年商办地产投资的从业者决定在30岁之际换个方向，主要方向还是在数据分析+机器学习这块，这篇也算是我在这段时间自学后做的小小的一个研究，希望能和大家多多交流。......
深入探索：【人工智能】、【机器学习】与【深度学习】的全景视觉之旅
小李很执着的博客
08-10 9371
人工智能、机器学习和深度学习是现代科技的重要组成部分，正深刻影响着各个行业的发展。从理论到实践，再到未来的发展趋势，AI技术的发展为我们提供了前所未有的工具来解决复杂的问题。然而，随着技术的进步，新的挑战也随之而来，如数据隐私、伦理问题等。为了实现AI技术的可持续发展，我们需要在技术创新与社会责任之间找到平衡。通过不断学习和实践，我们能够更好地应用AI技术，推动社会进步，并应对未来的挑战。
Python 机器学习经典实例
GitChat
04-12 2万+
内容介绍 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 用最火的 Python 语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！ 书中介绍的主要问题如下。 ...
rubygem-mixlib-log-3.0.9-1.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
C# BMS上位机源码解析：串口通信与数据库存储的关键技术实现
08-18
基于C#语言开发的BMS（电池管理系统）上位机软件的关键技术。文章首先阐述了上位机软件在电池管理系统中的重要性，随后重点讲解了串口通信和数据库存储两个核心技术模块的具体实现方法。对于串口通信部分，文中通过具体的C#代码示例演示了如何利用SerialPort类完成数据的读写操作，并强调了预设串口协议带来的良好扩展性。针对数据库存储方面，则展示了借助ADO.NET或Entity Framework技术实现与SQL Server数据库交互的方式，包括建立连接、执行SQL语句等步骤，从而确保能够高效地保存从串口接收到的数据，以便进一步进行数据分析和处理。 适合人群：具有一定编程经验的技术人员，尤其是从事嵌入式系统、物联网设备或电池管理系统开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解C#环境下BMS上位机开发流程的学习者；旨在帮助开发者掌握串口通信和数据库存储两大核心技能，提高其解决实际项目中类似问题的能力。 其他说明：文中提供的示例代码有助于读者更好地理解和实践文中提到的概念和技术点，在此基础上可根据自身项目的特定需求做适当调整和优化。
基于MATLAB的考虑时间相关性的蒙特卡洛风电光伏功率场景生成方法 - Monte Carlo Simulation
08-18
内容概要：本文介绍了两种基于蒙特卡洛方法的风电和光伏功率场景生成方法，分别是普通蒙特卡洛方法和考虑时间相关性的蒙特卡洛方法。普通蒙特卡洛方法通过随机生成风速和光照强度来计算功率，但未考虑时间相关性。而考虑时间相关性的蒙特卡洛方法则利用多元高斯分布构建时间相关性，从而更真实地反映风电和光伏出力的变化情况。文中详细描述了这两种方法的具体步骤，并通过对比分析展示了考虑时间相关性的方法能更好地模拟实际场景。最后，通过后向削减法筛选出典型场景及其概率。 适合人群：从事电力系统规划、调度和运营的专业人士，以及对风电和光伏功率预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行风电和光伏功率预测的项目，旨在提高预测准确性，优化电力系统的运行和管理。 其他说明：本文由作者原创编写，提供了详细的理论背景和实施步骤，并附有参考文献供进一步研究。
MATLAB实现数字基带信号编码及功率谱分析：涵盖多种编码方式的技术详解与应用 · 编码方式
08-18
内容概要：本文档详细介绍了使用MATLAB实现常见的数字基带信号编码方法及其功率谱分析。涵盖了单极性和双极性非归零码、归零码、差分码、数字双相码、密勒码、AMI码和HDB3码等多种编码方式。每种编码方式都配有详细的程序注释和技术文档，帮助读者理解其特性和应用场景。文中还提供了具体的MATLAB代码示例，如生成基础波形的函数nrz_generator、计算并绘制功率谱的函数plot_power_spectrum以及各种编码器的具体实现。通过对不同编码方式的频谱分析，展示了它们各自的特点和适用范围。 适合人群：对数字通信系统感兴趣的工程技术人员、科研人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解数字基带信号编码原理及其功率谱特性的人群。通过实际编程练习，掌握不同类型编码的生成方法和频谱特点，为后续研究和应用打下坚实基础。 其他说明：文档不仅提供理论解释，还包括大量实用的MATLAB代码片段，便于读者动手实践。同时，通过对比不同编码方式的功率谱，直观地展示了各自的优缺点，有助于选择最适合特定应用场景的编码方式。
sane-backends-libs-1.0.27-22.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
大学城水电管理-大学城水电管理系统源码-基于Web的大学城水电管理系统设计与实现-大学城水电管理网站代码
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