2019年10月22日
07_归一化案例：约会相亲对象
摘要： 案例： 相亲约会对象数据，这个样本时男士的数据，三个特征，玩游戏所消耗时间的 百分比、每年获得的飞行常客里程数、每周消费的冰淇淋公升数。然后有一个 所属类别，被女士评价的三个类别，不喜欢didnt、魅力一般small、极具魅力large 也许也就是说飞行里程数对于结算结果或者说相亲结果影响较大，但是 阅读全文
posted @ 2019-10-22 15:24 会飞的发如雪 阅读(422) 评论(0) 推荐(0)
06_特征预处理之归一化（必须要掌握）
摘要： 1.特征处理：通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据。 2.不同的数据类型有不同的处理方法： 数值型数据：标准缩放： 1、归一化 2、标准化 3、缺失值 类别型数据：one-hot编码 时间类型：时间的切分 3.sklearn特征处理API：sklearn. preprocessi 阅读全文
posted @ 2019-10-22 14:45 会飞的发如雪 阅读(361) 评论(0) 推荐(0)
Django入门之基础篇01
摘要： 这是第一篇Django（花音：浆够）入门博客，学习Django的初衷是为了开发自己的个人小小网站（虽然有了博客园，还是想建立自己的博客，因为自主定制，香香香~！） 阅读全文
posted @ 2019-10-22 09:37 会飞的发如雪 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
2019年10月21日
05_文本特征值处理
摘要： 中文文本特征值处理：如何从一段话中，分解句子，以矩阵的形式，得到每个词语出现的次数，可以应用于文章类别分析、情感预测等等。 1.中文文本特征抽取：第一种方法：1.利用jieba.cut进行分词；　2.实例化CountVectorizer；　3.将分词结果变成字符串当做fit_transform的输入 阅读全文
posted @ 2019-10-21 20:27 会飞的发如雪 阅读(499) 评论(0) 推荐(0)
04_特征工程的定义
摘要： 1.特征抽取：将文本、字符串、字典等数据，转换成数字就是特征抽取。 2.特征抽取API：sklearn.feature_extraction 3.字典特征抽取：对字典数据进行特征值化 ， 使用sklearn.feature_extraction.DictVectorizer DictVectoriz 阅读全文
posted @ 2019-10-21 19:50 会飞的发如雪 阅读(452) 评论(0) 推荐(0)
03_Sklearn的安装
摘要： 1.Scikit-learn库介绍：包含许多知名的机器学习算法的实现，文档完善、容易上手，丰富的API。 2.安装：创建一个基于Python3的虚拟环境(可以在已有的虚拟环境中）：mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.5 ml3 在ubuntu的虚拟环境中运行以下命令：p 阅读全文
posted @ 2019-10-21 11:55 会飞的发如雪 阅读(247) 评论(0) 推荐(0)
02_机器学习的概述
摘要： 1.什么是机器学习？　从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 比如AlphaGo的应用：从成千上万的棋谱中，找到模型，利用已知的棋谱对新棋谱进行预测。 2.机器学习的目的：　让机器学习程序替换手动的步骤，减少企业的成本也提高企业的效率。 3.机器学习的数据：　常用文件csv 阅读全文
posted @ 2019-10-21 11:47 会飞的发如雪 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)
01_机器学习简介
摘要： 机器学习目标:　以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识。 目标：　熟悉机器学习各类算法的原理 掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题 掌握机器学习算法库和框架的技能 机器学习主要领域：自然语言处理、图像识别、传统预测。 机器学习库和框架：sklearn。 深度学习框架:tensorflow。 阅读全文
posted @ 2019-10-21 10:45 会飞的发如雪 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
2019年10月20日
第一篇博客
摘要： 阅读全文
posted @ 2019-10-20 21:24 会飞的发如雪 阅读(65) 评论(0) 推荐(0)