一、安装sklearn先安装Python环境。可以使用pip来安装sklearn库：pip install scikit-learn
二、数据预处理在使用sklearn进行机器学习之前，需要对数据进行预处理。sklearn提供了一系列的数据预处理工具，如StandardScaler用于特征缩放，OneHotEncoder用于处理类别特征等。2.1 特征缩放
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2024-12-10
目录📚介绍ChatGPT1.1 什么是ChatGPT1.2 ChatGPT的应用场景💡基础概念1. 人工智能和机器学习1.1 人工智能（AI）简介1.2 机器学习（ML）简介2. 自然语言处理（NLP）2.1 NLP的定义与应用2.2 NLP在ChatGPT中的角色🔨ChatGPT的技术基础1. GPT模型介绍1.1 GPT（Generative Pre-t
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2024-12-08
大家好，我是狂师！今天给大家推荐一款开源的Python库：Gradio！Gradio是一个开源的Python库，用于创建机器学习和数据科学的交互式应用和演示。项目地址：https://github.com/gradio-app/gradio
1、项目介绍Gradio旨在简化展示和测试机器学习模型的过程，它允许用户通过构建漂亮的界面来展示其模型，而无需编写复
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2024-11-29
一、scikit-learnscikit-learn 官方文档：https://scikit-learn.org/stable/#scikit-learn 的背景和创建者scikit-learn 是一个为 Python 编程语言设计的自由软件机器学习库。该项目最初由 David Cournapeau 在 Google Summer of Code 项目中启动
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2024-11-14
本博客旨在分享在实际开发过程中，开发者需要了解并熟练运用的 Linux 操作系统常用命令。Linux 作为一种操作系统，与 Windows 或 MacOS 并驾齐驱，尤其在服务器和开发环境中占据重要地位。Linux 命令，简而言之，就是指导计算机执行特定操作的指令。在 Linux 系统中，每个用户都会在 home 目录下拥有一个私人目录，用于存储个人文件和配
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2024-11-14
哈喽，我是Johngo~这几天，在社群发现很多同学都在讨论使用哪个框架的问题。当然，主要还是围绕TensorFlow和Pytorch展开。也毫无疑问，Pytorch的同学以压倒性的话语权霸屏。其实无论使用哪种框架，适合自己适合项目是最合适的。除此之外呢，还介绍了 sklearn、Keras、xgboost、LightGBM、NLTK、Gensim、Stats
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2024-11-02
GBDT梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），是一种集成学习的算法，它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误，从而提升模型整体的预测性能。GBDT属于Boosting方法的一种，这种方法会顺序构建一系列弱学习器（通常是决策树），每个后续模型都侧重于纠正前一个模型的错误。在GBDT中，这些弱学习器是回归决策树。G
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2024-07-12
写在开头在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库numpy，将随着我的学习过程不断增加内容基本数据格式arrayarray矩阵是numpy中的数据格式，array格式有很多便捷的操作，如矩阵运算，广播等使用代码import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3,
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2024-04-15
写在开头在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容基本数据格式pandas提供了两种数据类型：Series和DataFrame，在机器学习中主要使用DataFrame，我们也重点介绍这个DataFramedataframe是一个二维的数据结构，常用来处理表格数据使用
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2024-04-15
1 场景分析1.1 项目背景描述开发项目模型的一系列情境和因素，包括问题、需求、机会、市场环境、竞争情况等1.2. 解决问题传统机器学习在解决实际问题中主要分为两类：有监督学习：已知输入、输出之间的关系而进行的学习，从而产生一个能够对已知输入给出合适输出的模型。这些算法在图像分类、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用 无监督学习：已知输入，无
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2024-04-02
1. 优化算法概览梯度下降法；牛顿法；拟牛顿法；坐标下降法；梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。2. 梯度下降法的关键点梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为：根据函数的一阶泰勒展开，在负梯度方向，函数值是下降的。只要学习率设置的足够小，并且没有到达梯度为0的点处，每次迭
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2024-03-14
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。那么在使用ML解决相对简单问题的时候，如何评估一个机器学习模型的性能呢？这里给出了10个相对常用的评价指标，希望对
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2024-03-05
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！本文介绍通过机器学习的可视化技术以解释和理解模型这个"黑盒子"的开发与运作。机器学习的可视化（VIS4ML）是利用可视化技术来解释和理解机器学习模型的过程。由于数据质量极大地影响了机器模型的性能，如图1，本文从数据出发，介绍了机器学习模型输入常见的五种数据类型，并介绍了六个以数据为中心的任务应用于来
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2024-02-12
机器学习介绍Hnad-crafted rulesHand-crafted rules，叫做人设定的规则。那假设今天要设计一个机器人，可以帮忙打开或关掉音乐，那做法可能是这样：设立一条规则，就是写一段程序。如果输入的句子里面看到“turn off”这个词汇，那chat-bot要做的事情就是把音乐关掉。这个时候，之后对chat-bot说，Please turn
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2024-02-02
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Peter大家好，我是Peter~本文的主题：机器学习建模的超参数调优。开局一张图：文章很长，建议直接收藏~一、什么是机器学习超参数？机器学习超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。超参数是在模型训练之外设置的选项，不会在训练过程中被优化或更改。相反，需要在训练之前手动设置它们，并且对模
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2024-01-21