python机器学习大致流程

最新推荐文章于 2025-05-14 20:07:40 发布
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#机器学习流程图 #机器学习 #大致的流程

博客介绍了机器学习大致流程，先通过爬虫收集数据，用pandas导入，进行初步查看和预处理，包括处理异常值、缺失数据、数据缩放和离散化等。接着分离训练集和测试集，用交叉验证比较不同ML模型得分，调整超参数，最后在测试集上评估，还可进行特征组合后重新开始。

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爬虫收集数据
pandas导入数据
read_csv
read_excel
read_json
pandas导入数据
数据初步查看
预处理开始
value
categories
预处理进行
.describe
.shape
.head
粗略可视化
分离train_set and test_set
train_test_split
1.80%train_set
stratified split
1.异常值outliers
1.ellipse
2.RobustScaler
3.IQR
2.missing data
1.drop
2.Imputer
3.数据缩放
1.MinMaxScaler
2.StandardScaler
3.Normalizer
4.离散化连续数值by digitize
cross_validation
预处理进行
testing_set and validation_set
ML模型并比较不同模型score
调整各种model的超参数
GridSearchCV
RandomizedSearchCV
测试集上评估
Launch
测试集上评估
features_combinations
重新开始
Python中的机器学习：从入门到实战
Envyᥫᩣ的博客
09-28 2115
Python在机器学习领域具有强大的生态系统，通过使用pandasnumpy等库，可以轻松实现从数据预处理到模型训练、模型评估和实际应用的全流程。希望本文能帮助你更好地理解和应用Python进行机器学习，提升你的数据分析和建模能力。
机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践
qq_24428851的博客
07-15 805
第一个数据集是iris(鸢尾花)数据集，它是一个入门级数据集。对于图像数据，如果直接采用原始像素信息输入模型中，大部分的机器学习算法效果都很不理想，所以这里采用特征提取方法，主要是统计图像颜色通道的均值和标准差信息，总共是。上述代码就完成加载图片的路径信息，然后依次遍历，读取图片，提取特征，提取标签信息，保存特征和标签信息，接着编码标签，然后就是划分训练集和测试集。(1) 没有任何一种算法是完美的，可以完全适用所有的场景，即便是目前很热门的深度学习方法，也存在它的局限性，所以应该具体问题具体分析！
七步精通Python机器学习
GarfieldEr007的专栏
01-24 1625
开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时，就更让人两腿发软了。 从哪里开始？ 本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的线上资料，帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识，直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。这些资源有很多，但哪些是最好的？哪些相互补充？怎样的学习顺序才最好？ 我假定本文的读
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最新发布
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05-14 898
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7步掌握Python机器学习
weixin_33708432的博客
12-04 222
“开始”，是一个令人激动的字眼。然而万事开头难，当你拥有过多的选择时，往往就会不知所措。 我们希望借助免费、便捷的在线资源，帮助你完成从小白到大牛的蜕变。这篇文章将会回答如何选择资源、如何拓展学习以及按怎样的顺序学习等一系列问题。 我们要开始了！首先假定你还不具备以下技能： 精通机器学习 熟练掌握Python 熟悉其他Python相关包 ...
【Python深度学习之路】-2.1 机器学习的流程
码农-Vax天道的时间宝藏
10-15 1256
有一种预防“过拟合”的方法被称为留出法。我们通过使用留出法，将学习数据划分为“训练数据”和“测试数据”。训练数据用于模型的学习，测试数据用于对完成学习后的模型进行性能评估。在留出法的派生算法中，包含“k折交叉验证”和“留一交叉验证”等方法。
Python机器学习机器学习十大算法英文文档C4.5
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09-03
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Python机器学习教程.pdf
10-05
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数字魔方操控师的博客
04-28 630
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转自头条新闻：仅需10分钟：开启你的机器学习之路
Scarlett
05-05 571
原文链接：https://www.toutiao.com/a6687416086817669640/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share&timestamp=1557047006&app=news_article&utm_source=mobile_qq&utm_medium=toutiao_android...
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