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从零开始实现一个端到端的机器学习项目[5]

基于书籍《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》的笔记 文章目录 2.5 机器学习算法的数据准备2.5.1 数据清理2.5.2 处理文本和分类属性2.5.3 自定义转换器、特征缩放与流水线2.5.4 转换流水线 2.5 机器学习算法的数据准备 经过了前面的

从零开始实现一个端到端的机器学习项目[3]

基于书籍《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》的笔记 文章目录 2.3 创建测试集 2.3 创建测试集 ​ 在这个阶段主动搁置部分数据听起来可能有些奇怪，但事实上这确实是经过缜密思考的。 ​ 原因是： ​ 我们只是简单地大概浏览了一遍数据，还

【精品系列】【机器学习实战】【实践项目一】区域房价中位数预测（完整代码）

import os import tarfile import urllib.request import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.base i

机器学习项目流程（一）初探数据集

机器学习项目流程（一）初探数据集 机器学习项目流程 在这我们会从头开始做一个机器学习项目，向大家展示一个机器学习项目的一个基本流程与方法。一个机器学习主要分为以下几个步骤： 从整体上了解项目 获取数据 发现并可视化数据，以深入了解数据 为机器学习算法准备数据 选择模型并训练

机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）-第二章笔记

Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 7.12.0 -- An enhanced Interactive Python. import pandas as pd import numpy as np

Untitled-0720记录一次机器学习完整项目

文章目录 前言GET DATA梳理标量数据描述性统计训练数据：划分使用`StratifiedShuffleSplit`进行分层采样数据探索相关系数属性组合试验 Prepare the data for Machine Learning algorithms数据清洗处理标量数据创建自己的类 特征缩放转换流水线选择并训练模型交叉验证 模

DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实现GD算法

DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实现GD算法     目录 输出结果 代码设计     输出结果      该数据包含9个变量的20640个观测值，该数据集包含平均房屋价值作为目标变量和以下输入变量（特征）：平均收入、房屋平均年龄、平均房间、平均卧室、人口、平均占用、纬度和经度。

干货 | 教你一文掌握数据预处理

数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： 常用方法 Numpy部分 Pandas部分 Sklearn 部分 处理文本数据 一、常用方法1、生成随机数序列 ra

干货 | 教你一文掌握数据预处理

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一个端到端的机器学习项目全纪录（加州房价预测）

1 导入数据 import pandas 使用DataFrames里的head()看看前五行是什么样子的： housing_data = pandas.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\PHD\Machine learning\housing.csv') housing_data.head() longitudelatitudehousing_median_agetotal_roomstotal_bedroom

决策树入门以及树模型的参数选择

决策树及树模型的参数选择 决策树的基本概念 在数据结构中树是一个重要的数据结构，这里树被我们根据分支起到一个决策的作用。什么是决策？通俗的说就是判断或者决定，我们引用周志华的西瓜书中的例子：这是一个好瓜吗？当我们对这个问题进行决策的时候通常会进行一系列的子决策

scikit-learn中处理缺失值的方法SimpleImputer

使用方法 首先，创建一个imputer实例，指定你要用属性的中位数值替换该属性的缺失值： from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy="median") 由于中位数值只能在数值属性上计算，所以我们需要创建一个没有文本属性的数据ocean_proximity housing

机器学习实用指南：如何从数据可视化中发现数据规律？

机器学习实用指南：如何从数据可视化中发现数据规律？点击上方“AI有道”，选择“置顶”公众号重磅干货，第一时间送达本系列为《Scikit-Learn 和 TensorFlow 机器学习指南》的第四讲。上文请见下面这篇文章：机器学习实战指南：如何入手第一个机器学习项目？目前为止，我们已经对数据有了初步的认

简易的线性回归房价预测模型

房价预测在机器学习中已经是个经典的入门题目了，本篇与其它博客的不同之处在于加入了对数据集的处理代码，初学者只需复制代码便可直接得到训练结果，无需更改。 首先提供数据集的下载链接，提取码：4t5w 其中kc_train.csv和kc_test.csv分别为训练数据及测试数据，训练数据第二列为房价

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：使用神经网络预测房价中位数

import pandas as pd data_path = '/Users/chenyi/Documents/housing.csv' housing = pd.read_csv(data_path) housing.info() housing.head() housing.describe() housing.hist(bins=50, figsize=(15,15))           housing['ocean_proximity&#

线性回归

  说到回归一般都指线性回归，回归的目的是预测数值型的目标值。线性回归模型的优点在于结果易于理解，计算简单，缺点在于对非线性的数据拟合不好。 原理  线性回归就是对输入特征加权求和，在加上偏置项进行预测。公式如下所示： $$ widehat{h}=theta_{0}+theta_{1

运行TensorFlow

本文内容参考了机器学习实战：基于Scikit-Learn和Tensorflow一书。 安装 pip3 install --upgrade tensorflow 创建计算图并运行 import tensorflow as tf # 创建计算图 x = tf.Variable(3, name='x') y = tf.Variable(4, name='y') f = x * x * y + y + 2 # 创建会话,

机器学习一个完整的项目过程

准备数据 训练集和测试集的数据来源于很多地方，比如：数据库，csv文件或者其他存储数据的方式，为了操作的简便性，可以写一些小的脚本来下载并解析这些数据。在本文中，我们先写一个脚本来演示： import os import tarfile from six.moves import urllib DOWNLOAD_ROOT = 'https://raw.github

tensorflow手动实现线性回归梯度下降

原理 模型表示： 数据要进行缩放归一化 代价函数： i表示第i个训练实例 j表示第j个特征 同时更新theta 用矩阵表示就是： error = y_pred - y – shape(m,1) 拆开用矩阵表示一下最后的求导更新过程： 假设训练数据规模m*n，m条训练数据，每条数据n个特征，所以有theta0 theta1 —

决策树

决策树算法：主要通过信息熵或者gini系数来作为衡量标准 当完成决策树时需要进行剪枝操作，在剪枝过程中，我们一般采用预剪枝的操作(该操作更加实用) 预剪枝过程中的几个限制条件:                                            1. 限制深度            

随机森林

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor #导入随机森林的包 import pandas as pd #加载入数据，这里用的是住房的数据 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() #进行数据的分割， test_s

Visualization of Tensorflow

Table of Contents TensorFlow学习记录 第一章 Anaconda简介 1.1 Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别比较 1.2 参考 第二章 Anaconda安装Tensorflow 2.1 安装Anaconda 2.2 在Anaconda中激活安装tensorflow 2.3 在tensorflow中安装Jupyter Notebook 2.4 在termi

机器学习项目入门篇：一个完整的机器学习项目

本部分，我们会作为被一家地产公司雇佣的数据科学家，完整地学习一个项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 一、项目概述 任务是利用加州普查数