python机器学习大致流程

最新推荐文章于 2024-07-15 19:01:02 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。
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 2325
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。
使用Python进行机器学习：从基础到实践
neo0317的博客
04-25 3473
本文将详细介绍如何使用Python进行机器学习，包括必要的理论基础、关键的库和工具，以及通过实例展示如何实现和优化机器学习模型。我们将从基础知识讲起，逐步深入到实际应用，最后探讨一些高级技术和未来的发展趋势。通过本文，我们不仅介绍了使用Python进行机器学习的基础知识和技术，还展示了通过实战示例如何实际应用这些知识。同时，我们也探讨了一些高级主题和机器学习未来的发展趋势，希望能为读者提供一个全面的学习和参考路径。
从零开始掌握Python机器学习：七步教程 基础篇
hcgx2018的博客
06-20 1504
前言 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。 第一步：基本 Python 技能 如果我们打算利用 Python 来执行机器学习，那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。 首先，你需要安装 Python。因为我们后...
七步精通Python机器学习
GarfieldEr007的专栏
01-24 1646
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
7步掌握Python机器学习
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12-04 241
“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机器学习机器学习十大算法英文文档C4.5
04-15
标题中提到的“Python机器学习十大算法”及“C4.5”指代的是一些在Python环境下可以实现的机器学习算法，以及特别提及了C4.5算法，这是一个经典的决策树分类算法。在机器学习领域，算法的选择对于构建有效的预测模型...
精选资源
python机器学习算法python实现-original.zip
09-03
首先，机器学习算法大致可以分为监督学习和无监督学习。监督学习指的是利用带有标签的数据集进行训练，模型通过学习输入与输出之间的映射关系来进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、...
Python 机器学习领域之《决策树与集成算法》课程库
最新发布
08-17
本课程库《决策树与集成算法》为Python机器学习方向的学习者提供了全面而深入的资源。课程内容不仅涵盖了决策树和集成算法的基本概念和理论，还包括了实际操作的案例和项目，帮助学生在理解理论知识的同时，能够将所...
机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践
qq_24428851的博客
07-15 877
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！
Python机器学习教程.pdf
10-05
总结起来，Python机器学习的流程大致如下： 1. 学习Python基础。 2. 熟悉并运用NumPy、Pandas、Matplotlib和IPython进行数据处理。 3. 使用API或Scrapy进行数据抓取。 4. 应用NLP对文本数据进行预处理。 5. 学习并...
【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 1621
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。
转自头条新闻：仅需10分钟：开启你的机器学习之路
Scarlett
05-05 590
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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【Python与机器学习 4-1】 机器学习基本概念和流程
flora
04-13 521
机器学习基本概念 机器学习可以通过有无标签划分为监督学习和非监督学习 最后要预测什么什么就是标签 监督学习：学习的是带有标记的数据 非监督学习：学习的是未被标记的数据 机器学习问题的表示 1.根据n个独立同分布观测样本确定预测函数 独立同分布是机器学习的前提，同分布是指数据的分布是相同的，独立是指数据之间相互不影响。但是实际的数据中有很多不符合独立同分布，比如视频。 2.在一...
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欢迎使 <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/htmledit_views-0a60691e80.css"> <div class="htmledit_views"> 为了理解和应用机器学习技术，你需要学...
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目录 1.数据收集 2.数据预处理与特征工程 2.1 数据清理 2.2 数据集成 2.3 数据规约 2.4 数据变换 3.模型的选择与训练 4.模型的评估与优化 处理机器学习问题，通常分为以下几步： 1 数据收集 通常，我们拿到一个具体的领域问题后，可以使用网上一些具有代表性的、大众经常会用到的公开数据集。相较于自己整理的数据集，显然大众的数据集更具有代表性，数据处理的结果也更容易得到大家的认可...
怎样用python进行机器学习
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01-04 1171
要用 Python 进行机器学习，首先需要安装一些必要的库。常用的机器学习库有 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras 等。 这些库都可以通过 pip 命令进行安装： pipinstall scikit-learn pip install tensorflow pip install pytorch pip install keras 然后，就可以在 Pyth...
【python 可视化】精美展示你的机器学习项目
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1、包介绍 Streamlit是一个开放源代码的Python库，可轻松构建用于机器学习和数据科学的精美自定义Web应用程序。 要使用它，只需导入它，然后编写几行代码，然后使用运行脚本即可。Streamlit监视每次保存时的更改，并在编码时实时更新应用程序。代码从上到下运行，始终从干净状态开始，不需要回调。这是一个简单而强大的应用程序模型，可让您快速构建丰富的UI。 2、包安装 pip install Streamlit 3、官方文档 https://docs.streamlit.io/en/latest.
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