随笔分类 -  机器学习

八大机器学习框架对比及Tensorflow的优势
摘要：八大机器学习框架的对比： (1) TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其 前身 DistBelief 的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩 展，还能再不同计算机上运行:小到智能手机，大到计算机集群都 能；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能 重新实现 阅读全文
posted @ 2018-01-17 16:57 小码哥0520 阅读(1277) 评论(0) 推荐(0)
机器学习模型为什么要将特征离散化
摘要：我在刷Kaggle时发现一个问题。很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。对此我感到很好奇，所以上网搜了一些总结，主要内容来自知乎连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？ 这个是严林的回答在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散 阅读全文
posted @ 2017-11-29 17:22 小码哥0520 阅读(745) 评论(0) 推荐(0)
什么是大数据?
摘要：大数据（Big Data） 大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为 阅读全文
posted @ 2017-11-08 17:00 小码哥0520 阅读(5029) 评论(0) 推荐(0)
简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法
摘要：一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集 （数据集） 其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是，0表示否。决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 （决策树模型） 阅读全文
posted @ 2017-11-08 15:46 小码哥0520 阅读(845) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十大算法总览（含Python3.X和R语言代码）
摘要：引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻K 阅读全文
posted @ 2017-11-07 10:15 小码哥0520 阅读(8504) 评论(0) 推荐(0)
sklearn学习笔记之开始
摘要：简介 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotl 阅读全文
posted @ 2017-11-03 12:09 小码哥0520 阅读(611) 评论(0) 推荐(0)
Python机器学习库scikit-learn实践
摘要：一、概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”，就算不懂得其中各算法理论，叫你喊上一两个著名算法的名字，你也能昂首挺胸脱口而出。当然了，算法之林虽大，但能者还是有限，能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出，而表现平平者则被历史所淡忘。随着机器学习社区的发展和实践验证 阅读全文
posted @ 2017-11-03 11:29 小码哥0520 阅读(528) 评论(0) 推荐(0)
NLTK的使用
摘要：安装nltk.参考:http://www.cnblogs.com/kylinsblog/p/7755843.html NLTK是Python很强大的第三方库，可以很方便的完成很多自然语言处理（NLP）的任务，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）及句法分析。 下面介绍如何利用NLTK快速完成NL 阅读全文
posted @ 2017-10-31 17:34 小码哥0520 阅读(4601) 评论(0) 推荐(0)
Python与自然语言处理搭建环境
摘要：参考书籍《Python自然语言处理》，书籍中的版本是Python2和NLTK2，我使用的版本是Python3和NLTK3 实验环境Windows8.1，已有Python3.4，并安装了NumPy, Matplotlib，参考：http://blog.csdn.net/monkey131499/art 阅读全文
posted @ 2017-10-31 12:01 小码哥0520 阅读(700) 评论(0) 推荐(0)
最全解析：大数据和机器学习有什么区别
摘要：大数据的定义 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。　大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。 大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用 阅读全文
posted @ 2017-10-31 10:19 小码哥0520 阅读(5494) 评论(0) 推荐(1)
mac安装numpy,scipy,matplotlib
摘要：SaintKings-Mac-mini:~ saintking$ python Python 2.7.10 (default, Jul 30 2016, 18:31:42) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.34)] on dar 阅读全文
posted @ 2017-10-30 18:24 小码哥0520 阅读(3264) 评论(0) 推荐(0)
mac安装jupyter
摘要：SaintKings-Mac-mini:.pip saintking$ pip install jupyter --user Collecting jupyter Downloading jupyter-1.0.0-py2.py3-none-any.whl Collecting ipywidgets 阅读全文
posted @ 2017-10-30 16:23 小码哥0520 阅读(3000) 评论(0) 推荐(0)
自然语言处理怎么最快入门？
摘要：自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括： 1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。 2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。 阅读全文
posted @ 2017-10-30 15:09 小码哥0520 阅读(256) 评论(0) 推荐(1)
数据挖掘，机器学习，自然语言处理这三者是什么关系?
摘要：数据挖掘与机器学习是两个不同的概念； 数据挖掘中使用到机器学习的各种工具，而自然语言处理也是是一种机器学习的方式，属于数据挖掘的范畴。 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现 （英语：Knowledge-Discovery in Databases，简 阅读全文
posted @ 2017-10-30 14:39 小码哥0520 阅读(3567) 评论(0) 推荐(0)
利用Python，四步掌握机器学习
摘要：为了理解和应用机器学习技术，你需要学习 Python 或者 R。这两者都是与 C、Java、PHP 相类似的编程语言。但是，因为 Python 与 R 都比较年轻，而且更加“远离”CPU，所以它们显得简单一些。相对于R 只用于处理数据，使用例如机器学习、统计算法和漂亮的绘图分析数据， Pthon 的 阅读全文
posted @ 2017-10-30 14:34 小码哥0520 阅读(512) 评论(1) 推荐(0)