，在以后遇到新的文档时，从这些关键字中预测这篇新文章是哪个类别。...在文档分类中，朴素贝叶斯公式为： P(C|W) ：某个关键字属于某个分类的概率 P(W|C) ：某个分类下，某个关键字出现的概率 P(C) ： 某个类别的概率（某个类别的文档数/总文档数） P(W) ：...from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 定义两个字符串 word1 = 'i love python, python...即name列表中的'happy'在word1中出现了1次，在word2中出现了0次，‘world’这个词在word1中出现了0次，在word2中出现了2次。 2....有关系统内部数据集的获取方法可以参考我的前一篇文章机器学习-K近邻算法，或者该网页sklearn数据集，本篇文章就不进行详述。如果找不到数据集的，文末有数据集，有需要的自取。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Spyder 与 Pycharm 配置 Anaconda 环境 Python 解释器（Windows 7） Windows 7 安装 Anaconda 到官网下载所需的安装包 Spyder 配置 Python...设置完成后一般需要退出 Spyder，再重新打开才能正常切换至新配置的环境 Pycharm 配置 Python 解释器 Pycharm中打开或新建自己的项目，进入菜单 File —— Settings...展开 Project: 一栏，在 Project Interpret 页面中，可通过下来菜单选择自己需要的 Anaconda 虚拟环境，也可以点击齿轮按钮，选择 Add ,在弹出界面中选择自己的 Anaconda...import sklearn print(sklearn.
我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住，L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。...它在0处也可导。基本上它是绝对误差，当误差很小时，误差是二次形式的。误差何时需要变成二次形式取决于一个超参数，(delta)，该超参数可以进行微调。当 ?...它具有Huber Loss的所有优点，和Huber Loss不同之处在于，其处处二次可导。 为什么我们需要二阶导数？...许多机器学习模型的实现（如XGBoost）使用牛顿方法来寻找最优解，这就是为什么需要二阶导数（Hessian）的原因。对于像XGBoost这样的机器学习框架，二阶可导函数更有利。 ?...为了演示上述所有的损失函数的性质，研究人员创造了一个人工数据集，数据集从sinc(x)函数中采样，其中加入了两种人造模拟噪声：高斯噪声分量和脉冲噪声分量。脉冲噪声项是用来展示结果的鲁棒效果的。
L1 我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住，L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。...它在0处也可导。基本上它是绝对误差，当误差很小时，误差是二次形式的。误差何时需要变成二次形式取决于一个超参数，(delta)，该超参数可以进行微调。...它具有Huber Loss的所有优点，和Huber Loss不同之处在于，其处处二次可导。 为什么我们需要二阶导数？...许多机器学习模型的实现（如XGBoost）使用牛顿方法来寻找最优解，这就是为什么需要二阶导数（Hessian）的原因。对于像XGBoost这样的机器学习框架，二阶可导函数更有利。...为了演示上述所有的损失函数的性质，研究人员创造了一个人工数据集，数据集从sinc(x)函数中采样，其中加入了两种人造模拟噪声：高斯噪声分量和脉冲噪声分量。脉冲噪声项是用来展示结果的鲁棒效果的。
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本文介绍在Anaconda中，为一个具有老版本Python的虚拟环境更新Spyder软件版本的多种方法。 首先看一下本文所需实现的需求。...按照文章Anaconda虚拟环境安装Python库与Spyder中提及的方法，我为一个Python版本为3.6的虚拟环境安装了Spyder软件；但此时，这一Spyder软件的版本较低，很多功能用起来都不是很顺手...本文就介绍一下在Anaconda的虚拟环境中，更新Spyder软件的方法；需要注意的是，本文给出了很多不同的方法，但是几乎全部方法在我的电脑中都没有效果——但这主要是因为我的Python版本实在太老导致的...随后，用如下所示的代码更新Spyder软件。 conda update spyder 但是，运行上述代码后，我这里提示找不到对应的内容；因此，这一方法对我而言并不奏效。...conda install spyder=5.4.2 但是，在我这里却出现了如下图所示的界面。 由上图的提示可以看到，在当前的源中，是找不到指定版本的Spyder软件的。
参考链接： 使用Scikit-Learn在Python中进行embedding/投票分类 最近工作中遇到了一些数据建模的问题，趁这几天有时间，把数据挖掘过程中一些流程规范和常见的机器学习问题总结一下。...本篇博文涵盖的内容有机器学习的概念，模型分类（有监督、无监督），python语言与R语言，以及基于sklearn的机器学习框架。 ...机器学习 3.1 为什么选择python 项目里做模型的语言肯定是R/SAS/Python三者之一，项目上线一般是Java。...虽然同样是机器学习，R中不同模型可以使用的方法都不一样，而且有时候还需要加载一些命名非常奇怪的包。更多情况下是我自己写完的R代码过几天再看，这都是啥？python 的社区比R更加完善。...项目代码传送门：Github/scikit-learn 3.2.2 sklearn 安装指南 集成环境（推荐） Anaconda + Spyder(清华镜像)自定义安装（python + Jupyter
在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。...XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算法，在机器学习领域被广泛使用，特别是在数据挖掘和推荐系统中。...此外，XGBoost允许用户自定义代价函数，只要该函数可导即可，这增加了模型的适用性和灵活性。 正则化策略：XGBoost在其代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度并防止过拟合。...正则化：XGBoost在目标函数中加入了正则化项，这有助于控制模型的复杂度，降低过拟合风险。 并行处理：XGBoost内部设计了并行处理机制，能够充分利用硬件资源，提高计算效率。...多语言支持：XGBoost提供了多种编程语言的接口，包括Python、R、Java等，方便用户在不同的环境中使用。
使用分段函数就可以很清晰直观地表述出分类规则。如下： ---- 为什么不使用线性回归解决分类问题？ 确实，在一些特别地情况下，线性回归的确可以找到分类的阈值。...能够将线性回归输出的 Y 值很好的限制在 0 到 1 的区间内，从而很好的完成分类。 为什么Sign函数不行呢？...到这里，肯定有小伙伴问了，“我学过sign函数，他长得跟sigmoid函数很类似，也能够将 X 限制在 0 到 1 的范围内，为什么它不行呢？”...这里我们也画出 Sign函数 的图像看看，很简单，把上面 python 代码中 Y 的表达式更改如下： y=[1 * (i > 0) for i in x] 得到输出结果： 这样看起来仿佛 Sign...要使用梯度下降，就存在一个前提，即损失函数可导。而以 Sign函数 为假设函数列出来的损失函数明显在 出不可导（左导 = 0，右导 = 1）。
如果个人电脑足够使用的同学，则可以看看这篇文章的LSTM文本分类代码，下一篇文章我将详细对比。基础性文章，希望对您有所帮助。...命令行，运行代码前请激活conda环境 Windows使用Jupyter 使用PyCharm：在PyCharm中配置python解释器 使用Spyder：在Spyder中配置与使用python解释器 第五步...第四步，利用Spyder编写代码。 首次打开需要初始化一段时间，接着运行结果如下图所示。 选择安装的环境“py36h”，然后安装Spyder，利用这个编写Python代码。...或者在终端中输入“spyer”打开。 同样读者可以直接使用PyCharm编写Python代码，它的常用扩展包也被成功安装了。...当作者在命令行中运行时，看到日志是GPU运行代码。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 线性回归算法 2. 在Python中实现线性回归 那我们如何在Python中实现呢？ 利⽤Python强⼤的数据分析⼯具来处理数据。...它提供了完善的机器学习⼯具箱，包括数据预处理、分类、回归、预测等。...2.1 安装sklearn⼯具 本⾸先进⼊到虚拟环境 cd ~/Desktop/env_space source flask_env/bin/activate 使⽤pip⼯具安装flask pip install...2.2 sklearn的使⽤⽅式 导⼊线性回归模型，建⽴线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导⼊线性回归模型 regr...import LinearRegression # 导⼊线性回归模型 # 线性回归进⾏预测 def linear_model_main(X_parameters, Y_parameters, predict_value
第二个是是否设置 Anaconda 所带的 Python 3.6 为系统默认的 Python 版本，可以打勾。 安装完成后，在开始菜单中显示“Anaconda2”如下图所示。...image.png 安装显示界面 安装第三方程序包 Graphviz 目的是在决策树算法中八进制最终的树结构。...\lenovo\Anaconda2\Library\bin\graphviz\dot.exe (3) 如果现在有正在打开的 anaconda 程序，例如正在 Spyder，那么关闭 Spyder，再启动...image.png 学习表 编写数据分析代码 编写程序对上面的数据进行决策树分类，采用信息熵（entropy）作为度量标准。...参考代码如下所示： from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,export_graphviz import graphviz import csv
一个在训练数据集上可以取得100%的准确率的分类器，一定很好吗？未必好，因为它在测试集上的测试结果未必好，又因为分类器的好坏最重要的是要看在测试集上的表现效果。...那么问题来了，为什么它在测试集上的效果就不好呢？...，第101个水果在这个极其特殊的特征上，都有可能不在原100个特征取值内，所以你根本找不到它的对应，所以它不属于这100个叶子中之一。...03 可视化决策树 下面我们在sklearn中，可视化决策树，同时关键是要理解以上几种剪枝策略。...如果参数的max_depth = 4，那么得到的决策树如下所示： 05 总结 以上我们分析了为什么需要对决策树剪枝，以及常见的剪枝策略都有哪些，以及在sklearn中如何可视化决策树，以及如何利用超参数剪枝决策树
如果您关注我的博客，您可能已经注意到，很多注意力都集中在如何学习编程上（尤其是在Python中）。 我还写了有关集成开发环境（IDE）的文章。 实际上，在学习如何编码时，IDE可能非常有用。...在本文中，我将讨论两个IDE，即 PyCharm和Spyder 。 第二个是Spyder，是我的最爱，也是我（仍）在实验室中使用的那个。...但是，我在我的一个博客评论中提出了一个建议（请参阅这篇文章的评论： 为什么Spyder是科学上最好的Python IDE ），我应该测试PyCharm，然后我做了。...Finally, I will go on and compare the two Python IDEs (4). 在第一部分（1）中，我将概述PyCharm和Spyder的一些共享功能。...Spyder的安装比较容易（至少在Linux中是这样），但是PyCharm的安装并不难。
在这个示例中，我们将在sklearn中构建一个垃圾信息分类器，然后将相同的模型转移到CoreML。...另外，我在信息文本中使用了 TF-IDF作为模型的一个特性。 TF-IDF是一种在自然语言处理中使用的技术，可以对基于唯一识别文档的文档进行分类。...首先导入python中的coremltools程序包。然后使用转换器转换模型，在这种情况下，我们使用converters.sklearn，因为我们必须转换在sklearn中建立的模型。...下载项目 我已经为我们的应用建立了一个基本的UI，它可以在GitHub上使用。...这相当于sklearn中的 .predict()函数。然后，根据预测显示适当的信息。 为什么需要tfidf()? 我们基于文本的tf – idf表示来训练我们的模型，所以我们模型期望输入的格式相同。
安装完成，打开Spyder编辑器或者Jupyter Notebook，什么，找不到？喏，看下图。 打开的Spyder编辑器如下图所示，十分友好，与RStudio布局十分相似。...在工具栏的Tools -> preferences中设置即可。关于Jupyter Notebook不多介绍，与Spyder不同风格，各有优势，选用就可以了。...Numpy 为什么学习Numpy？相对于Python内置的列表，对于高维数据的储存和处理提供了更友好的表现和实现形式。...01 利用Numpy创建所需数组 在处理实际机器学习问题的时候，数据是我们处理的核心对象。于Python中引入数据，无外乎有两种形式，从外部文件中读入数据，或者构建一些数据。...Sklearn Sklearn是Python内实现机器学习算法的模块。以其干净，统一，高效的特性被广泛使用。由于篇幅的原因，我们在后续的实践中，逐渐掌握这个模块。
本文使用Python2.7版本，操作在集成开发坏境Spyder中进行；选择的数据集，是大名鼎鼎的鸢尾花数据集iris.csv，数据集网上公开请自行下载！ 1.数据集截图如下图1： ?...前4列分别是：花萼的长度、宽度，花瓣的长度、宽度；最后一列是花的分类，总共分3类。 2.读入数据，如下图2： ? 图2.读入数据代码截图 输出结果如下图3： ?...同时，Python面向对象编程，shape及head函数建立在iris数据框对象之上，这与R语言不同，R语言更加“函数化”，dim及head等函数都是内置函数。 3.描述性统计结果，如下图4： ?...从输出结果中可以看到每列数据的平均值等统计数值，较简单不多说。 4.聚类分析，如下图5： ? 图5.聚类分析代码 输出结果，如下图6： ?...图6.聚类分析结果 在Python中利用sklearn库中的cluster.Kmeans对irisFeatures进行聚类分析，并输出分类结果。 5.决策树模型，如下图7： ?
在开始之前，我导入了几个关键的Python库，它们对于我的项目至关重要：matplotlib: 这是一个强大的绘图工具，我主要用它来创建直观的线图，帮助我展示数据的趋势和模式。...matplotlib的灵活性和丰富的绘图选项让我能够轻松地定制图表，以适应不同的可视化需求。numpy: 作为Python中处理数字数据的基石，numpy库提供了高效的多维数组对象和相应的操作。...它在机器学习项目中扮演着重要角色，特别是在数据预处理和特征工程方面。...sklearn: Scikit-learn是一个开源的机器学习库，它建立在numpy和matplotlib之上，提供了简单而高效的数据挖掘和数据分析工具。...接着，我使用sklearn库中的算法对数据进行了训练，并调整了模型参数以获得最佳性能。通过matplotlib，我将模型的预测结果和实际数据进行了对比，直观地展示了模型的准确性。
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