在学习《Scikit_Learn 与 TensorFlow机器学习实战指南》之前,也曾一直苦恼,不管是机器学习还是深度学习他的一个总体的流程是什么,头脑中没有一个大概的概念。在本书中,作者给出了答案: 项目概述 获取数据 发现并可视化数据,发现其中的规律 为机器学习算法准备数据 ...
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: 执行上边的代码后,数据就已经下载到本地了,接下来在使用pandas加载数据 数据预览 使用pandas解析后的数据是DataFrames格式,我们可以调用变量的head 方法,获取默认的前 条数据 可以看出,总共 ...
2019-09-04 18:53 0 1869 推荐指数:
在学习《Scikit_Learn 与 TensorFlow机器学习实战指南》之前,也曾一直苦恼,不管是机器学习还是深度学习他的一个总体的流程是什么,头脑中没有一个大概的概念。在本书中,作者给出了答案: 项目概述 获取数据 发现并可视化数据,发现其中的规律 为机器学习算法准备数据 ...
下载数据 加载数据 查看数据结构 info() info()方法可以快速查看数据的描述,特别是总行数、每个属性的类 ...
本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。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。 使用 ...
一.问题建模 1.评价指标 1.1分类指标 二分类 精确率 P=TP/(TP+FP) 召回率 R ...
在这篇文章中,将介绍机器学习项目的流程 明确问题 首先,我们需要预览这个项目。项目的目的是什么,以房价预测为例,数据为StatLib的加州房产数据,那么目的就是预测街区的房产价格中位数。 划定问题及分析 要知道商业目的是什么,毕竟建立模型不是最终目的。比如说,目的是输出一个价格传给另一 ...
1 完整的机器学习项目 完成项目的步骤: (1) 项目概述 (2) 获取数据 (3) 发现并可视化数据,发现规律。 (4) 为机器学习算法准备数据。 (5) 选择模型,进行训练。 (6) 微调模型。 (7) 给出解决方案 ...
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所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质。 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图。假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购、优惠券的检索;同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用 ...