python学习心得

通过为数几周的Python学习,使我对编程的了解越发深入，很感谢华为官方此次举办的Python学习挑战赛，通过学与练的结合让知识掌握起来不那么生疏，也能更快的上手。python是一门非常有潜力的高级语言，在字符串上的处理，相对其他程序有更加便利，而python的库也非常丰富，得益

经典机器学习算法

经典机器学习算法源自1950年代的纯统计学。统计学家们解决的是诸如寻找数字中的模式、估计数据点间的距离以及计算向量方向这样的形式数学(formal math)问题。 今天，一半的互联网都在研究这些算法。当你看到一列“继续阅读”的文章，或者在某个偏僻的加油站发现自己的银行卡被锁定而

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）

       K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的

机器学习 组成

秀】非监督学习（unsupervised learing）在机器学习，无监督学习的问题是，在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学习还包括寻求，

使用机器学习进行测井数据异常值检测

测井数据异常值检测在石油工程中起着至关重要的作用。异常值可能是由于设备故障、数据采集错误或地质异常引起的。通过使用机器学习技术，我们可以自动检测和标识这些异常值，以提高数据质量和解释的准确性。本文将介绍如何使用机器学习算法进行测井数据异常值检测，并提供一个简单的代码示例。 步骤1:

Python建立数据库

所谓数据库，即存储数据的仓库。每一个数据库可以存放若干个数据表，这里的数据表就是我们通常所说的二维表，分为行和列，每一行称为一条记录，每一列称为一个字段。表中的列是固定的，可变的是行。要注意，我们通常在列中指定数据的类型，在行中添加数据，即我们每次添加一条记录，就添加一行，而不是

机器学习经典算法

超过20的数字。在机器学习算法中，常用的距离计算公式包括欧式距离和曼哈顿距离所以，KNN算法的结果和K值的取值有关系，要注意的是，KNN要找的邻居都已经是“站好队的人”，也就是已经正确分类的对象。下面进行实战：对心脏病数据的进行推断客户是否有心脏病：1.导入数据：import numpy

机器学习 算法分类

算法提供一组示例供其学习。　　监督式学习　　为算法提供训练数据，数据中包含每个示例的“正确答案”；例如，一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入，对于每笔交易，训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记。　　无监督学习　　该算法在训练数据中寻找结构，比如寻找哪

机器学习第一部分：python库相关（含附件）

作者|程哥应某些要求，发布第一部分内容，主要是python中机器学习相关的库函数，本人胶片水平有限，大家见谅~~机器学习python库相关.pdf( 预览 )

《Python大规模机器学习》—3.2 支持向量机

为了解如何将它扩展到大数据奠定基础。历史上，SVM就像感知器一样被认为是硬边界分类器。实际上，最初SVM被设置为试图找到两个超平面，它们能将相互距离可能最大的类分开。这种方法可以很好处理线性可分的合成数据。无论如何，在硬边界版本中，SVM面对非线性可分数据时只能使用特征非线性变换

Python数据结构类型——元组，字典《深度学习导论与应用实践》

元组中是非法应用字典在Python中，字典（dictionary）是除列表以外最灵活的内置数据类型。列表是有序的，通过索引进行存取，而字典是无序的对象集合，通过键值对来存取数据。字典存储的数据可以是任意类型对象。字典里的键是唯一的，值不需要唯一。字典里的键的数据类型是不可变的，如字

【话题互动】机器学习、数据挖掘如何进阶成为大神？

一个研一的童靴反馈目前将机器学习的基础知识部分以及学习了不少，目前深入学习包括了《PRML》、《统计学习方法》、《矩阵论》、《最优化方法》、吴恩达《机器学习》视频、部分《凸优化》、《数字图像处理》； 针对还没有任何机器学习方面的实践经验，不知道接下来该如何进阶到更高的层次，求各位大神分享经验！欢迎各位回帖交流哦~

【转载】机器学习基本概念-数据集

《Python大规模机器学习》 —1.3.4Scikit-learn

特征，用于监督机器学习和无监督机器学习。 网站：http://radimrehurek.com/gensim/ 撰写本书时的版本：0.13.1 建议安装命令： H2OH2O是最初由H2O.ai（以前称为0xdata）创建的大数据分析开源框架，它可被R、Python、Scala和J

《Python大规模机器学习》—1.3.4 ​Scikit-learn

特征，用于监督机器学习和无监督机器学习。 网站：http://radimrehurek.com/gensim/ 撰写本书时的版本：0.13.1 建议安装命令： H2OH2O是最初由H2O.ai（以前称为0xdata）创建的大数据分析开源框架，它可被R、Python、Scala和J

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初

 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。  

机器学习笔记（九）---- 集成学习（ensemble learning）

“异质”，如果个体学习器中只包含一种学习算法，例如都是决策树，或都是神经网络，这样的集成就是同质集成，如果个体学习器中包含了多种学习算法，则称为异质集成。 集成学习的目的是得到一个比单一学习器预测性能更好的集成学习器，这就要求个体学习器“好而不同”，要求个体学习器有一定的准确性，同时又有一定的差异性。

数据科学、机器学习、人工智能，都有哪些区别？

型可解释性稍差，而且更适合“机器学习”的描述，深度学习等方法是众所周知的难解释。 如果你的目标是获得见解而不是做出预测，这可能会阻碍你。 因此，我们可以想象一个数据科学和机器学习的“谱”，其中可解释模型倾向于数据科学，更多“黑盒子”模型则倾向于机器学习这一边[source](https://xkcd

《Python大规模机器学习》 —2.2.5关注实例排序

5关注实例排序作为数据流主题的总结，必须警告读者：数据流传输时实际上包含了学习过程中的隐藏信息，因为你的学习是按实例顺序进行的。事实上，在线学习器会根据所评估的每个实例优化其参数，在优化过程中，每个实例都会引导学习器朝某个方向前进。如果有足够多的评估实例，则在全局过程中学习器应采取正确优化方向。但是