为机器学习模型设置最佳阈值:0.5是二元分类的最佳阈值吗
对于二元分类,分类器输出一个实值分数,然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如,逻辑回归输出一个概率(一个介于0.0和1.0之间的值);得分等于或高于0.5的观察结果产生正输出(许多其他模型默认使用0.5阈值)。 但是使用默认的0.5阈值是不理想的。在本文中,我将展示如何从二元分类器中选择最...
机器学习--贝叶斯分类算法及应用
1. 朴素贝叶斯分类算法原理1.1 概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注:朴素的意思是条件概率独立性1.2 算法思想朴素贝叶斯的思想是这样的:如果一个事物在一些属性条件发生的情况下,事物属于A的...
Python机器学习入门(三)之Python数据准备
这篇文章主要介绍了Python机器学习入门知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
python机器学习常用模块
numpy 可以高效的处理数据,提供数组支持,很多模块都依赖它,比如pandas,scipy,matploylib,所以这个模块是基础。numpy+mklpandas 用于进行数据探索和数据分析scipy 主要进行数值计算,同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,傅里叶变换,微分方...
python实现机器学习
1、数据预处理:iris数据介绍、数据加载、数据展示、维度确认数据预处理:iris数据加载数据展示确认数据维度使用scikit-learn进行数据处理的四个关键点1区分开属性数据与结果数据2属性数据与结果数据都是量化的3运算过程中,属性数据与结果数据的类型都是Numpy数组4属性数据与结果数据的维度...
python基于机器学习预测股票交易信号
近年来,随着技术的发展,机器学习和深度学习在金融资产量化研究上的应用越来越广泛和深入。目前,大量数据科学家在Kaggle网站上发布了使用机器学习/深度学习模型对股票、期货、比特币等金融资产做预测和分析的文章。本文
机器学习之MATLAB代码--LSTM-SVRNN(五)
机器学习之MATLAB代码--LSTM-SVRNN(五) 代码数据结果 代码 1、cdmnn.m文件 %% 组合模型%%%% 数据导入clc;clear;warning off;data= xlsread('nndata.xlsx', 'sheet1', 'A2:G350');load LSTMo...
人工智能、机器学习、深度学习、神经网络,都有什么区别
人工智能、机器学习、深度学习、神经网络,都有什么区别人工智能(AI) 、机器学习(ML)、深度学习(DL)、神经网络(CNN)人工智能、机器学习、神经网络和深度学习有何关联?或许思考人工智能、机器学习、神经网络和深度学习的最简单方法就是将它们想象成俄罗斯套娃。 每个本质上都是前项的组成部分。编辑也就...
python机器学习之线性回归详解
这篇文章主要介绍了python机器学习之线性回归详解,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们有很好的帮助,需要的朋友可以参考下
机器学习之过拟合和欠拟合
文章目录 前言什麽是过拟合和欠拟合?过拟合和欠拟合产生的原因:欠拟合(underfitting):过拟合(overfitting):解决欠拟合(高偏差)的方法1、模型复杂化2、增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力3、调整参数和超参数4、增加训练数据往往没有用5、降低正则化约束解决过拟合(高...
【机器学习】岭回归和LASSO回归详解以及相关计算实例-加利福尼亚的房价数据集、红酒数据集
一,岭回归和LASSO回归1.1 多重共线性处理多重共线性最直接的方法是手动移除共线性的变量:即先对数据进行相关分析,若两个特征的相关系数大于某特定值(一般为0.7),则手动移除其中一个特征,再继续做回归分析。这种做法会导致估计结果产生偏差,会引起遗漏变量问题。而且有时数据特征本来就很少,或并不想直...
机器学习入门-随机森林温度预测的案例 1.datetime.datetime.datetime(将字符串转为为日期格式) 2.pd.get_dummies(将文本标签转换为one-hot编码) 3.rf.feature_importances_(研究样本特征的重要性) 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) 对标签进行翻转
在这个案例中:1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式2. pd.get_dummies(features) # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数3. rf.feature_imp...
机器学习中的数学原理——梯度下降法(最速下降法)
好久没更新了,确实是有点懒了,主要是这两天返乡在隔离(借口)。这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——梯度下降法》! 目录 一、什么是梯度下降法 二、算法分析 三...
组织机器学习代码
组织机器学习代码 从note本转移到 Python 脚本时组织代码。 Intuition 有组织的代码就是有可读的、可重现的、健壮的代码。您的团队、经理,最重要的是,您未来的自己,将感谢您为组织工作付出的最初努力。在本课中,将讨论如何将代码从note本迁移和组织到 Python 脚本。 Ed...
基于随机森林、svm、CNN机器学习的风控欺诈识别模型
在信息爆炸时代,“信用”已成为越来越重要的无形财产。 ”数据风控“的实际意义是用DT(Data Technology)识别欺诈,将欺诈防患于未然,然后净化信用体系。 最近我们被客户要求撰写关于风控欺诈识别模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和...
机器学习-->用户画像
用户画像要注意的地方: (1) 距离现在时间越近发现的一些物质应该和久远时间发现的物质区别对待。 (2)体现与众不同的特点。 (3) 数字化等级标注。没办法做到数字化的东西是不能计算也不能比较的。那么用户画像要如何快速入门:大家可能经常会听到用户画像这个词,但是具体在做的时候又会觉得无从下手,...
机器学习-->推荐算法
协同过滤有两种思路:(1) 邻居方法 (a) 基于用户。系统通过分析一个用户和哪些用户的特征比较像,然后看看这些用户喜欢买哪类的商品,再从这些商品里挑出一些推荐给该用户。 (b) 基于商品。系统通过分析用户的购买行为来判断用户喜欢的商品类型,然后从那些用户喜欢的商品类型里挑出...
机器学习之文本挖掘
1. 文本分类 (1)分词: 中文分词系统 -- NLPIR(也叫ICTCLAS2013), 还有人它叫庖丁解牛分词器的。 召回率(Recall):是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。 精度(Precise):是指检索出的相关文档数与检...
机器学习python实战之手写数字识别
这篇文章主要为大家详细介绍了机器学习python实战之手写数字识别,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
机器学习算法快速上手(1)
1 Python快速上手1.1.Python简介Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言: 这意味着开发过...