《机器学习实战》读书笔记

最新推荐文章于 2020-03-22 22:33:07 发布
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#机器学习 #读书笔记

花了半个月速读了《机器学习实战》，感觉实战有余，理论不足。画个脑图作为读书笔记，仅记录个人感觉关键的知识点以便日后索引。

机器学习实战读书笔记（五）
PasPerCon
08-26 378
本部分介绍Apriori算法用于关联分析以及FP-growth算法来高效发现频繁项集。 10. Apriori算法 （1）关联分析 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称为关联分析。关联分析有两种形式：频繁项集或关联规则。 频繁项集：经常在一起的物品的集合；关联规则：暗示两种物品之间存在很强的关系。 定义频繁项集中最重要的是支持度和可信度。支持度是数据集中包含该项集的记录所占的比例。可...
《机器学习实战》读书笔记(第一部分：分类)
jcjbusbjk的博客
05-23 292
一、KNN 原理： 步骤： 数据处理归一化 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 选取与当前点距离最小的k个点 确定k个点所在类别出现的频率，返回频率最高的类别作为当前点的预测分类 def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize=dataSet,shape[0] ##tile函数用来复制一份inX数组的副本 ##dataSet是数据集，我们要求输入数据与数据集的欧氏距离 diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-d
《机器学习实战》——读书笔记1
u013319237的博客
02-21 750
前言 在大学里，最好的方面不是你研修的课程或从事的研究，而是一些外围活动：与人会面、参加研讨会、加入组织、旁听课程，以及学习未知的知识。 一个机构会雇佣一些理论家（思考者）以及一些做实际工作的人（执行者）。前者可能会将大部分时间花在学术工作上，他们的日常工作就是基于论文产生思路，然后通过高级工具或教学进行建模。后者则通过编写代码与真实世界交互，处理非理想世界中的瑕疵，比如崩溃的及其或带噪声的数据
机器学习实战读书笔记（一）
PasPerCon
08-22 638
针对于分类问题，书中介绍了K近邻、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机和AdaBoost方法。下面将介绍其优缺点。 1. K近邻 优点：精度高、对异常值不灵敏、无数据输入假定（例如Logistic回归中x0=1等）。 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高。无法给出任何数据的基础结构信息。 适用数据范围：数值型、标称型。 2. 决策树 优点：计算复杂度不高，输出结果容易理解（...
机器学习实战读书笔记(1)
03-16 134
机器学习的主要任务： 分类：将实例数据划分到合适的分类中 回归：主要用于预测数值型数据 分类和回归属于监督学习，监督学习必须知道预测什么，即目标变量的分类信息 无监督学习：数据没有类别信息，也不会给定目标值。 在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类； 将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。 ...
《机器学习实战》读书笔记：基于 Scikit-Learn 与 TensorFlow
08-17
通过阅读《机器学习实战》的读书笔记，读者可以掌握如何使用Scikit-Learn和TensorFlow来处理数据、训练模型以及评估和优化模型性能。这本读书笔记为那些希望通过实践来深化理论知识的读者提供了极大的帮助。 除了...
基于Scikit-Learn和TensorFlow读书笔记机器学习实战全部资料+详细文档+优秀项目.zip
12-24
基于Scikit-Learn和TensorFlow读书笔记机器学习实战全部资料+详细文档+优秀项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，...
机器学习实战（蜥蜴书第三版实战源码）.zip
08-04
《机器学习实战（蜥蜴书第三版实战源码）.zip》是一个压缩包文件，它包含了与《机器学习实战》第三版图书相关的代码实践材料。文件中的核心内容是基于Python语言的机器学习学习笔记，这些笔记以Jupyter Notebook格式...
Tensorflow实战学习笔记、代码、机器学习进阶系列.zip
最新发布
09-10
在深度学习和机器学习领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源框架，由Google大脑团队...通过研究TensorFlow的API文档、参与社区讨论、阅读相关的研究论文，学习者可以不断拓宽知识面，加深对机器学习和深度学习的理解。
机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow读书笔记
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/36565a0f708c 机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow读书笔记（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
《机器学习实战》-阅读总结
jin690734932的博客
08-02 427
从前面的博客可以看出来，读这本书的时候实在是磕磕绊绊，不过，到现在的话，也算是粗略的读完。 在刚开始的时候，选择是中文版本的PDF，有些地方缺页，所以就选择了英文版本，而本身对于英文其实有些抵触的，毕竟英文的基础并不是很好，再去读专业的内容，对自己而言更是困难。 最终想了想，其实想学相关方面的内容，其实英文资料是绕不过去的，因此也就直接用英文的PDF，英文的PDF确实排版确实是比较好，而其中的...
【转】《机器学习实战》读书笔记——转自jack-cui
qq_27403925的博客
08-15 919
《机器学习实战》李锐这本书的python3版本 https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/category/9269492
机器学习实战-读书笔记(一)
LiuKe369的博客
07-29 600
第二章 1.简单KNN模型 1.1创建数据集 from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[ labels = ['A','A','B','B'] return group, labels 测速创造的数据集 &g...
《机器学习实战》读书笔记——机器学习基础
Lethe's Blog
03-22 332
1 何谓机器学习 机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息 1.1 相关术语 （1）模型：模型是机器学习的核心概念，可以认为是某种机器学习算法在设定参数后的产物。 （2）数据集：数据集又分为训练集和测试集，在训练模型阶段使用，叫做训练集；在测试模型阶段使用，就叫测试集。 （3）数据：数据集就是数据的集合。在机器学习中，称一条数据为一个样本（Sample），形式类似一维数组。样本通常包含多个特征（F...
《机器学习实战》读书笔记（一）机器学习基础
南梦倾寒的博客
06-08 713
前言：作者书写《机器学习实战》读书笔记一系列的文章所采用的环境为Windows，软件为VScode（Visual Studio Code），编程语言为Python（3.7.0版本），本文意在记录作者学习机器学习的过程，如果有错误的地方可以私信作者，再次感谢大家对作者的支持！ 第一章：机器学习基础 1.1何谓机器学习 机器学习就是把无数的数据转换成有用的信息。 机器学习横跨计算机科学、...
机器学习实战读书笔记（三）
PasPerCon
08-25 397
从本节开始，将介绍无监督学习。今天整理了无监督学习中的k均值聚类算法和MapReduce部分的内容。本部分是8月24号的内容。 9. k均值聚类算法 （1）k均值聚类算法 优点：易于实现。 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模的数据集上的收敛速度慢。 适用数据类型：数值型。 可以用的误差指标如误差的平方和（Sum of Squared Error，即SSE）来评价算法的效果。k值是需要...
机器学习实战读书笔记（二）
PasPerCon
08-24 299
第二部分将介绍回归问题，采用的方法有线性回归、局部加权回归、收缩方法（第7小节）树回归（第8小节）。该部分是8月23号的更新内容。 7. 回归 采用或者预测值与数据的拟合度来分析模型的拟合程度。 （1）线性回归 优点：易于理解，计算不复杂。 缺点：对于非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型。 求解系数：逆可能不存在；                   采用正规矩阵的...
机器学习实战读书笔记（二）：决策树
cx_mors的博客
11-13 285
决策树多用于处理分类问题，也经常使用的数据挖掘算法 k-近邻算法最大的缺点是无法给出数据内在含义 决策树的主要优势是数据形式很容易理解 决策树的一个最重要任务是为了数据所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合 并从中提取出一系列规则，创建规则的过程就是机器学习的过程 决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺少不敏感，可以处理不相关特征数据 决策树缺点：可能会产生过度匹...
掌握机器学习：实战源代码与《机器学习实战》读书笔记解析
资源摘要信息:"《机器学习实战》是美国作者Peter Harrington...《机器学习实战》一书的源代码和笔记，对于学习者来说，是一个非常宝贵的实践材料，它能让学习者通过动手实践来巩固理论知识，提高解决实际问题的能力。
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