深度学习&机器学习&机器学习 - 随笔分类(第11页) - lipu123

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posted @ 2023-06-10 12:06 lipu123 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

摘要：# 1.什么是特征降维 >降低的对象为二维数组此处的降维为**降低特征**的个数 **降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程** ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/19141 阅读全文

posted @ 2023-06-10 11:53 lipu123 阅读(367) 评论(0) 推荐(0)

二.数据集、数据集的划分（sklearn数据集）

摘要：# 1.数据集 **学习是可能用到的数据集** >训练集分为训练集和测试集 Kaggle https://www.kaggle.com/datasets 大数据竞赛平台 80 万科学家真实数据数据量巨大 UCI http://archive.ics.uci.edu/ml/ 收录了 559 个数据阅读全文

posted @ 2023-06-09 22:11 lipu123 阅读(193) 评论(0) 推荐(0)

pandas文件的读取和存储和缺失值处理

摘要：numpy读取不了字符串，pandas比较方便常用 csv 通常读取文本文件 hdf5 通常读取二进制 Json 1.读取CSV read_csv() 1.读取CSV文件-read_csv() pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =',' ,usecol 阅读全文

posted @ 2023-06-09 16:57 lipu123

Pandas介绍

摘要：# 1.Pandas介绍 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230609110333551-553277769.png) >**为什么使用Pandas 便捷的数据处理能力读取文件方便封装了Matp 阅读全文

posted @ 2023-06-09 15:29 lipu123 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)

numpy库

摘要：# 1.介绍 > Numpy (Numerical Python) 是一个开源的 Python 科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。(n-任意 d-dimension 维度 array-数组) Numpy 支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用 Numpy 比直接使用 Pytho 阅读全文

posted @ 2023-06-08 22:43 lipu123 阅读(112) 评论(0) 推荐(0)

四.特征工程之特征预处理（无量纲化：归一化、标准化）

摘要：# 1 数据预处理 > **数据预处理是通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程** 例如： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230612105841612-156821624 阅读全文

posted @ 2023-06-08 22:43 lipu123 阅读(1006) 评论(0) 推荐(0)

matplotlib画图

摘要：# 一.介绍 Matplotlib 是专门用于开发 2D 图表（包括 3D 图表）的 python 库对应的 JS 库有 D3 (opens new window)echarts 官网：[Matplotlib](https://matplotlib.org/index.html "Matplotl 阅读全文

posted @ 2023-06-08 17:34 lipu123 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

python和TensorFlow中一些常用小知识

摘要：## 1.format格式化输出 > 看看找个小例子是格式化输出+正则表达式赋值的 ``` t=["11点{}分".format(i) for i in range(60)] print(t) ``` ``` ['11点0分', '11点1分', '11点2分', '11点3分', '11点4分', 阅读全文

posted @ 2023-06-08 14:08 lipu123 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)

2.3 特征工程之特征提取

摘要：# 1.为什么要特征工程 >**业界广泛流传∶数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。** # 2.什么是特征工程 > 意义：会直接影响机器学习的效果 sklearn 特征工程 pandas 数据清洗、数据处理应用 DictVectorizer 实现对类别特征进行数值化、阅读全文

posted @ 2023-06-08 09:17 lipu123 阅读(121) 评论(0) 推荐(0)

python回忆

摘要：一.输入函数input() 这个就是直接使用input()就行不需要导入其他的库函数例如：二.分割函数split("") 这个也不需要导入什么库例如这个：点击查看代码 str1=input() #使用split()将字符串生成列表 list1=str1.split(" ") 其返回分割后的字阅读全文

posted @ 2023-06-07 10:00 lipu123

一.机器学习入门

摘要：一：图像领域包括人脸识别，街道交通信号识别二：自然语言识别（NPL）机器学习定义：机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。数据集的构成：特征值+目标值机器学习的分类：1.监督学习（有一个目标的）目标值：类别--分类问题（比如说识别猫狗，目标是一个类别）目标值阅读全文

posted @ 2023-06-06 21:03 lipu123 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)

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