机器学习 - 随笔分类 - 可西可彻

【机器学习】量化策略

摘要：1 # 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。 2 import numpy as np 3 from sklearn.linear_model import LinearRegression 4 5 6 # 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。co 阅读全文

posted @ 2019-12-29 20:16 可西可彻阅读(558) 评论(0) 推荐(1)

【机器学习】数据降维

摘要：1 import pandas as pd 2 from sklearn.decomposition import PCA 3 4 # 以detail 为例实现数据降维 5 # 加载数据 6 7 detail = pd.read_excel("../day05/meal_order_detail.x 阅读全文

posted @ 2019-12-29 20:14 可西可彻阅读(178) 评论(0) 推荐(1)

【机器学习】基于逻辑回归的癌症预测案例

摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化 4 from sklearn.model_selection import train_test_s 阅读全文

posted @ 2019-12-29 20:12 可西可彻阅读(1769) 评论(1) 推荐(1)

【机器学习】基于线性回归的波士顿房价预测

摘要：1 import pandas as pd 2 from sklearn.datasets import load_boston # 波士顿房价数据 3 from sklearn.model_selection import train_test_split # 拆分数据集 4 from sklea 阅读全文

posted @ 2019-12-29 20:07 可西可彻阅读(3999) 评论(0) 推荐(1)

【机器学习】词云（wordcloud）统计词的重要性

摘要：1 from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import jieba 4 from PIL import Image 5 import numpy as np 6 阅读全文

posted @ 2019-12-29 20:05 可西可彻阅读(569) 评论(0) 推荐(1)

【机器学习】朴素贝叶斯文本分类案例

摘要：1 import pandas as pd 2 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 3 import jieba 4 import numpy as np 5 from sklearn.naive_bayes imp 阅读全文

posted @ 2019-12-29 20:04 可西可彻阅读(694) 评论(1) 推荐(1)

【机器学习】统计词数与词的重要性

摘要：1 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 2 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 3 import jieba 4 5 content 阅读全文

posted @ 2019-12-29 20:03 可西可彻阅读(233) 评论(0) 推荐(1)

【机器学习】knn优化

摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import os 5 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # knn分类阅读全文

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【机器学习】k-means——NBA球员聚类分析

摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from sklearn.cluster import KMeans 5 6 7 def build_data(): 8 """ 9 构建数据阅读全文

posted @ 2019-12-29 19:59 可西可彻阅读(1145) 评论(0) 推荐(1)

【机器学习】knn——手写字识别案例

摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import os 5 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # knn分类阅读全文

posted @ 2019-12-29 19:58 可西可彻阅读(539) 评论(0) 推荐(1)

【机器学习】knn算法自实现

摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 5 def build_data(): 6 """ 7 加载数据 8 :return: 9 """ 10 # 1、加载数据 11 data = pd.read_excel("./电影分类数据.xlsx") 阅读全文

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【机器学习】k-means——航空用户聚类分析案例

摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.cluster import KMeans 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 7 def stand_sca(data): 8 """ 9 标阅读全文

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【机器学习】k-means算法原理自实现

摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from sklearn.cluster import KMeans # 导入k-means 5 6 7 def build_data(): 阅读全文

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