python机器学习

Python 机器学习实战：基于 Scikit-learn

本文围绕《Python机器学习实战：基于Scikit-learn的项目开发》展开，先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势，再阐述机器学习项目开发的完整流程，包括数据收集与预处理、模型选择与训练

大力出奇迹985·2025-07-27 15:54

python机器学习分类算法

最近状态不是很好，可能越是要接近终点，越是忐忑，还是要稳住，继续加油！！！我会尽快调整状态的。分类.png

在做算法的巨巨·2025-07-26 20:29

Scikitlearn：Python机器学习库

-Scikit-learn：Python机器学习库1.背景介绍1.1什么是Scikit-learnScikit-learn是一个基于Python语言的开源机器学习库。

AI天才研究院·2025-07-26 05:48

Python机器学习：从零基础到项目实战

目录第一部分：思想与基石——万法归宗，筑基问道第1章：初探智慧之境——机器学习世界观1.1何为学习？从人类学习到机器智能1.2机器学习的“前世今生”：一部思想与技术的演进史1.3为何是Python？——数据科学的“通用语”1.4破除迷思：AI是“神”还是“器”？第2章：工欲善其事——Python环境与核心工具链2.1“乾坤在握”：Anaconda与JupyterNotebook的安装与配置2.2“

Yuner2000·2025-07-24 03:06

Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器

Python机器学习：NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词：朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要：本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理，基于NumPy

Python编程之道·2025-07-20 11:01

Python机器学习教程

Python机器学习教程(MachineLearningwithPythonTutorial)PDFVersionQuickGuideResourcesJobSearchDiscussionPDF版本快速指南资源资源求职讨论区

·2025-07-20 07:07

117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧

Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食

多多的编程笔记·2025-07-19 22:28

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

WangYan2022·2025-07-08 21:14

Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机

Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！

清水白石008·2025-07-08 13:24

Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型

引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“

小张在编程·2025-07-08 12:47

Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）

Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位

小白熊XBX·2025-07-04 23:36

C#串口通信上位机笔记（modbus协议）

C#串口通信上位机笔记（modbus协议）提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

指针刺客·2025-07-04 10:36

从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解

引言在机器学习的算法森林中，有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的"投票表决"，在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测，还是金融风控里的违约判别，这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天，我们就从原理到实

小张在编程·2025-06-29 17:06

燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘

燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的，内容详实，结构清晰，可以直接下载使用

温冰礼·2025-06-28 22:44

（转）优秀的 python 机器学习库

优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It

patrick75·2025-06-28 21:40

Python机器学习元学习库higher

higher是一个用于元学习（Meta-Learning）和高阶导数（Higher-ordergradients）的Python库，专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景：元学习（Meta-Learning）比如MAML（Model-Agnosti

音程·2025-06-28 21:35

【Rust】——使用消息在线程之间传递数据

离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python

Y小夜·2025-06-27 09:05

Nginx 缓存系统 proxy_cache详解

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言功能特点

学堂在线·2025-06-21 22:07

Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

1.引言在之前的机器学习之旅中，我们已经探索了许多强大的算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景，但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式，容易受到过拟合或欠拟合的影响，并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下，你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归，但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的，这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线

码上研习·2025-06-19 16:28

【python机器学习】——线性回归算法

线性回归线性回归基本概念线性回归是一种预测模型，它用于分析两个或多个变量之间的关系。在简单的线性回归中，我们通常有一个目标变量（称为响应变量或因变量）和一个或多个预测变量（称为解释变量或自变量）。目标是找到一条直线（在多元情况下是超平面），使得这条直线尽可能地拟合数据点，即最小化预测值和实际值之间的差异。线性回归的基本原理是通过最小化误差平方和来寻找最佳拟合直线。误差平方和是每个数据点到直线的距离

爱读书的无业游民·2025-06-15 10:03

机器学习相关书籍源码链接(基于Python+Tensorflow2)

utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=751192479616741376《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》《简明的TensorFlow2

m0_37773168·2025-06-14 01:55

(DCA) 可视化

本文转载于微信公众号-Python机器学习AIDCA(Dollar-CostAveraging)isaninvestmentstrategywhereaninvestordividesthetotalamounttobeinvestedacrossperiodicpurchasesofatargetassettoreducetheimpactofvolatilityontheoverallpurc

kaka_R-Py·2025-06-12 09:34

Python机器学习小项目实战：随机森林模型优化，提升信用卡欺诈检测效能

1.引言在之前的博客中，我们已经成功地使用随机森林算法构建了一个信用卡欺诈检测模型。随机森林算法凭借其良好的性能和易于使用的特点，在各种实际应用中都取得了良好的效果。然而，仅仅构建一个模型是不够的。为了提高模型在实际场景中的泛化能力和检测精度，我们需要对其进行优化。模型优化是指通过调整模型的参数、选择合适的特征或使用更高级的算法来提高模型的性能。在信用卡欺诈检测中，模型优化可以帮助我们更准确地识别

码上研习·2025-06-10 07:13

Scikit-learn：开启量化价值投资的新征程

Scikit-learn：开启量化价值投资的新征程关键词：Scikit-learn、量化投资、价值投资、机器学习、特征工程、投资组合优化、金融数据分析摘要：本文深入探讨了如何利用Scikit-learn这一强大的Python

量化价值投资入门到精通·2025-06-09 10:21

Python机器学习实战：推荐系统的原理与实现方法

AI大模型应用之禅·2025-06-08 03:06

neo4j导出导入csv文件

neo4j导出导入csv文件提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

qq_45133760·2025-06-03 21:41

Python机器学习实战：使用Pandas进行数据预处理与分析

Python机器学习实战：使用Pandas进行数据预处理与分析1.背景介绍在机器学习和数据科学领域中,数据预处理是一个至关重要的步骤。

AI天才研究院·2025-06-02 04:40

pip清华源（国内清华镜像）

示例如下pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplescikit-learn上面代码是我们安装python机器学习Scikit-lean库的示例代码

黄小耶@·2025-06-01 21:24

Python常用包应用专题：Scikit-learn全面指南

我是CSDN博主[你的名字]，今天我们将深入探索Python机器学习的核心武器库——Scikit-learn。

全息架构师·2025-06-01 17:21

【Rust】——项目实例：——命令行实例（一）

离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python

Y小夜·2025-06-01 02:12

Python机器学习实战：智能聊天机器人的构建与优化

Python机器学习实战：智能聊天机器人的构建与优化作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能（ArtificialIntelligence

AI天才研究院·2025-05-30 03:49

头歌实践教学平台python机器学习-决策树

决策树简述下列说法正确的是？A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树下列说法错误的是？B、决策树只能是一棵二叉树决策树算法任务描述本关任务：编写一个使用决策树算法进行信息增益计算及结点划分的程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.决策树模型，2.决策树模型用于分类，3.决策树信息熵构建。决策树模型决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生

学习只是用户态·2025-05-28 01:55

QT信号和槽

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一

出现一片乱码·2025-05-25 19:50

Python机器学习：适合新手的8个项目

•使用Scikit-Learn预测葡萄酒质量——训练机器学习模型的分步教程•R:caret–由caret包的作者提供的网络研讨会数据源•UCI机器学习存储库——350多个可搜索的数据集，涵盖几乎所有主题。您一定会找到您感兴趣的数据集。•Kaggle数据集——Kaggle社区上传的100多个数据集。这里有一些非常有趣的数据集，包括PokemonGo产卵地点和圣地亚哥的墨西哥卷饼。•data.gov—

m0_60667010·2025-05-24 06:12

Python机器学习、深度学习库总结（内含大量示例，建议收藏）(1)

plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title(‘Original’)plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title(‘Averaging’)plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(2

2401_86449728·2025-05-24 05:35

Python机器学习实战：分布式机器学习框架Dask的入门与实战

Python机器学习实战：分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来

AI大模型应用之禅·2025-05-23 14:21

python 文本分析库_Python有趣|中文文本情感分析

前言前文给大家说了python机器学习的路径，这光说不练假把式，这次，罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目，今天的流程如下：数据情况和处理数据情况这里的数据为大众点评上的评论数据（王树义老师提供

weixin_39972019·2025-05-20 14:08

Python机器学习笔记（二十五、算法链与管道）

对于许多机器学习算法，特定数据表示非常重要。首先对数据进行缩放，然后手动合并特征，再利用无监督机器学习来学习特征。因此，大多数机器学习应用不仅需要应用单个算法，而且还需要将许多不同的处理步骤和机器学习模型链接在一起。Pipeline类可以用来简化构建变换和模型链的过程。将Pipeline和GridSearchCV结合起来，可以同时搜索所有处理步骤中的参数。举例：使用MinMaxScaler对can

FreedomLeo1·2025-05-17 11:57

Python机器学习笔记（二十三模型评估与改进-网格搜索）

上一次学习了评估一个模型的泛化能力，现在继续学习通过调参来提升模型的泛化性能。scikit-learn中许多算法的参数设置，在尝试调参之前，重要的是要理解参数的含义。找到一个模型的重要参数（提供最佳泛化性能的参数）的取值是一项棘手的任务，但对于几乎所有模型和数据集来说都是必要的。scikit-learn中有一些标准方法可以帮我们完成调参。最常用的方法就是网格搜索（gridsearch），它主要是指

FreedomLeo1·2025-05-17 10:56

【python机器学习】Day 25 异常处理

知识点：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上，加深对代码和流程的理解。借助ai写代码的时候，经常会遇到try-except的异常处理模块，这是因为大部分大模型在后训练阶段都是经过强化学习训练的，为了确保结果的正确运行，只有采取try-exce

抽风的雨610·2025-05-17 09:44

Python机器学习实战：掌握NumPy的高效数据操作

NumPy,Python,机器学习,数据操作,数组,向量,矩阵,线性代数,科学计算1.背景介绍在机器学习领域，数据是至关重要的资源。高效、准确地处理和操作数据是机器学习模型训练和应用的基础。NumPy（NumericalPython）作为Python生态系统中强大的数值计算库，为机器学习提供了高效的数据结构和操作工具。NumPy的核心是ndarray（n-dimensionalarray）数据结构

AI智能应用·2025-05-16 21:28

机器学习---sklearn常用模型

scikit-learn(sklearn)是一个常用的Python机器学习库，提供了许多常用的模型和工具，帮助用户完成数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估等机器学习任务。

我姓曹，谢谢·2025-05-10 15:40

【PyTorch】PyTorch深度学习框架实战（二）：torchrun

一、引言PyTorch由facebook人工智能研究院研发，2017年1月被提出，是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

LDG_AGI·2025-05-07 12:29

python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类（附完整代码）

数据集介绍总共包含150行数据每一行数据由4个特征值及一个目标值组成。4个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为：IrisSetosa、IrisVersicolour、IrisVirginica数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签数据集样式:导入需要的模块包importnumpya

左手の明天·2025-05-04 13:02

Python中使用scikit-learn进行机器学习的安装

scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法和工具，可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型。

FdmPatch·2025-05-03 04:50

python机器学习算法之决策树入门讲解

一、决策树树模型介绍。决策树（DecisionTree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。说白了就是树模型，构造的是二叉树或者是多叉树，主要是三种树ID3，C4.5

2301_82059354·2025-04-30 15:14

Python机器学习实战：机器学习在金融风险评估中的应用

Python机器学习实战：机器学习在金融风险评估中的应用1.背景介绍金融风险评估是金融行业中至关重要的一环。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升，机器学习在金融风险评估中的应用变得越来越普遍。

AI天才研究院·2025-04-30 00:28

【Python机器学习】零基础掌握OAS协方差估计

如何更准确地估算股市投资组合的风险？在股市投资中，风险估算是至关重要的。传统的协方差矩阵在某些情况下可能并不准确，特别是在数据样本量较小的情况下。那么，有没有更好的方法来进行风险估算呢？解决这一问题的一种算法就是sklearn.covariance.OAS（OracleApproximatingShrinkage）。这个算法能更准确地估算协方差矩阵，特别是在数据样本量较少的情况下。假设有一个投资者

Mr数据杨·2025-04-26 23:24

(一）POI 4.1.2 颜色 color

(一）POI4.1.2颜色color提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用文章目录(一）POI4.1.2颜色color前言一

YuHan_2020·2025-04-24 11:01

局域网访问django网页

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用-Djangoweb局域网访问–提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一

我爱欧阳·2025-04-22 20:51

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