2020年12月30日
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=15 注解： 监督学习有特征值和目标值，监督学习，谁监督呢？答：类别。 我称监督学习为：有主体监督学习。 非监督学习只有特征值，没有目标值。 我称非监督学习为：无主体监督学习。 学习的重点是监督学习，监督学习 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:31
一杯明月
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=13 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:28
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=11 注解： 一般是按照列进行填补。 注解: 参数axis=0或者1,指的是按照行或者列填充。 代码演示： """ 缺失值处理 """ from sklearn.preprocessing import Im 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:22
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=12 注解： 这里了的降维不是指数组的维度，不是1维、2维、3维那个维。 注解： 这个是3维的特征转换为2维的特征。 降维就是把样本的特征的数量减少，比如在分辨男女的时候，把每个样本里面的特征肤色去掉。 注解 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:22
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注解： 其实就是值的转换。 注解： 这个是特征预处理方法的API。 例子： https://zhuanlan.zhihu.com/p/91125751 一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，那么为什么要归一化呢？ 目录： 定义 优点 方法 结 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:21
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知乎参考：https://www.zhihu.com/question/20467170 哔哩哔哩视频参考：http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=9 Python程序举例： """ 对数据进行归一化处理 """ from sklearn.preproces 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:21
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http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=6 """ 演示字典的特征抽取， DictVectorizer是一个类的名字 """ from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer def dictvec( 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:20
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=4 注解： 数据1、数据2、数据3称为样本。 注解： sklearn scikit-learn 注解： 机器学习不需要去除重复值。 皮肤颜色的特征值是“黄”、“白”、“黑”，是字符串，不能直接送入机器学习的模 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:19
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=5 注解： 把一句英文转变成了一个二维数组。 注解： 计算机理解不了英文文章，只能理解数据。 特征抽取的示例代码： """ 演示字典的特征抽取， DictVectorizer是一个类的名字 """ from 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:19
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http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?from=search&seid=739809869027647463 注解： 人工智能、机器学习、深度学习3个名次的出现顺序是：人工智能-->机器学习-->深度学习 下面是一些深度学习框架： 注解： 用的最多的是tens 阅读全文
posted @ 2020-12-30 18:18
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