CatBoost是一个强大的梯度提升算法，它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中，合理地进行特征组合和使用建模技巧可以提高模型性能。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行特征组合与建模技巧，并提供相应的代码示例。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。 （除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score： 我使用是cross_
特征工程是机器学习中至关重要的一部分，它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程，并提供相应的代码示例。
这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。（完整代码文末）
来源：DeepHub IMBA 本文约1900字，建议阅读5分钟 本文将将向读者展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。 这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。（完整代码文末） 《超级马里奥大陆》是任天堂开发的一款平台游戏，它讲述了一个勇敢的水管工马里奥拯救公主的故事。 下面的 GIF 展示了为 GBA 制作《超级马里奥大陆》世界 1-1 第一部分的遗传算法。在下一
Python sktime库是一个专门用于时间序列数据处理和机器学习的库，它建立在scikit-learn库的基础上，提供了丰富的时间序列分析工具和算法，适用于各种时间序列数据的建模和预测任务。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
好在AI技术的不断成熟，想要构筑一个城市的功能分类模型已非天方夜谭。尤其是飞桨开源深度学习平台的逐步成长，也让开发者有了更多的选择。针对上述问题，2019年9月至12月，飞桨举办了首期基线挑战赛，参赛选手使用飞桨构建一个城市区域功能分类模型：对给定的地理区域，输入该区域的遥感影像和用户到访数据，最终预测10万个测试集样本的区域功能类别。
近年来，机器学习和数据科学领域取得了巨大的发展，成为解决现实世界问题的有力工具。Python作为一种高级编程语言，广泛应用于机器学习和数据科学开发中，因其简洁、易读的语法以及丰富的生态系统而备受青睐。本文将介绍如何在Python中进行机器学习和数据科学开发，并提供一些实用的代码示例。
今天将带来第12天的学习日记，开始学习Python的机器学习库：Scikit-learn（这个系列会不断连载，建议关注哦~）。本文会先认识一下 sklearn 这个库，再根据建模流程，学习一下 sklearn 的各个模块的使用。
一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。
您应该采纳哪种特征去创建一个可预测的模型呢？
作者：王千发 编辑：李文臣 什么是文本分类 一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。 文本分类的过程 首先是获取数据集，为
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、特征工程 简单说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。因为好的特征工程很好的混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力； 本质上说，呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性 。当你做特征工程时，其实是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，你的算法模型能够减少受到噪声
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx AI算法工程师交流群 一.为什么要做特征工程 1.选对模型有用的特征，让模型达到尽可能大的性能（准确率）； 2.剔除掉无用特征，减少模型的过拟合，增加模型泛化能力； 2.对有用特征做相应变化处理，减少模型复杂性，增加模型的性能； 二.特征工程都要做什么 1.特征采集评估 主要是评估需要采集的成本，特征的完整性，特征的有效性 2.特征预处理 做特征的定性分析，缺失值、异常值，基本特征编码和变化 3.特征无量纲化 将特征从
去年实习时，因为项目需要，接触了一下Learning to Rank(以下简称L2R)，感觉很有意思，也有很大的应用价值。L2R将机器学习的技术很好的应用到了排序中，并提出了一些新的理论和算法，不仅有效地解决了排序的问题，其中一些算法(比如LambdaRank)的思想非常新颖，可以在其他领域中进行借鉴。鉴于排序在许多领域中的核心地位，L2R可以被广泛的应用在信息(文档)检索，协同过滤等领域。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，常用于分类和回归任务。在实际应用中，数据通常包含各种类型的特征，其中类别特征是一种常见的类型。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据，包括数据预处理、特征工程和模型训练等，并提供相应的代码示例。
航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都具有重要意义。
所以这个教程既不是python入门，也不是机器学习入门。而是引导你从一个机器学习初级开发者，到能够基于python生态开展机器学习项目的专业开发者。
预处理数据包括：数据的标准化，数据的归一化，数据的二值化，非线性转换，数据特征编码，处理缺失值等。
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 1、手写交叉熵公式 2、为什么用交叉熵不用均方误差 1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数； 2、均方误差作为损失函数，求导后，梯度与sigmoid的导数有关，会导致训练慢；而交叉熵的损失函数求导后，梯度就是一个差值，误差大的话更新的就快，误差小的话就更新的慢点。 3、说一下Adam优化的优化方式 Adam算法即自适应时刻估计方法（Adaptive
本文从非线性数据进行建模，带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
大数据文摘作品 编译：汪小七、笪洁琼、Aileen 分享一些Scikit-learn程序包里鲜有人知的遗珠功能。 Scikit-learn是Python所有的机器学习程序包中，你必须掌握的最重要的一个包，它包含各种分类算法，回归算法和聚类算法，其中包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和基于密度的聚类算法（DBSCAN），且旨在与Python数值库NumPy和科学库SciPy进行相互配合。 它通过一个接口，提供了一系列的有监督和无监督算法。此库希望在生产中使用时，能具有很好的稳健性和支撑性，所以它的着重
时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。同时，我们对分类方法进行了扩展，包括基于几何和基于精度的表示相似度分析。由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比sklearn基于numpy array会更加直观一些。
它的本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/49383891
1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。
作者|穆文 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的经验，重写了大部分章节和代码。所以当你看到本文跟原博客差别很大时，请不要怀疑人生 ;-P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的方法』，但原博客内容更偏数据挖掘
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，再加上其简单、易学、速度快、开源免费、可移植性、可扩展性以及面向对象的特点，Python成为2017年最受欢迎的最受欢迎的编程语言！ 人工智能是当前最热门话题之一，机器学习技术是人工智能实现必备技能，Python编程语言含有最有用的机器学习工具和库，以下是Python开发工程师必知的十大机器学习库！ 一、Scikit-Learn 在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们
首先我要介绍这个关于离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用。下面是这个库的链接：
本篇文章主要介绍了几种常用的数据准备方法,以及在数据准备的过程中如何避免数据泄露。
在使用机器学习算法进行建模和训练时，我们有时会遇到一些警告和错误提示。其中之一是"Fit Failed Warning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these param"。本文将介绍这个警告的原因，并提供一些解决方法。
在无论是线性模型或者svm等几乎所有的模型训练中都会用到的一项规则，那就是将训练数据分为训练数据和测试数据，来看使用训练数据训练出来的模型在测试数据上的效果
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
在这篇文章中，我们将会介绍如何使用 TF.Learn API 同时训练一个广度线性模型和一个深度前馈神经网络。这种方法结合了记忆和泛化的优势。它在一般的大规模回归和具有稀疏输入特性的分类问题（例如，分
以上所有应用场景在模型持久性、保存和加载模型的能力方面都更为容易。随着Apache Spark 2.0即将发布，Spark的机器学习库MLlib将在DataFrame-based的API中对ML提供长期的近乎完整的支持。本博客给出了关于它的早期概述、代码示例以及MLlib的持久性API的一些细节。
本文取自《机器学习实战》第二章，原始为python2实现，现将代码移植到python3，且原始代码非常整洁，所以这本书的代码很值得学习一下。
作者|穆文 报名啦CDA数据分析师认证培训Level 1 国内权威的数据分析师系统 培养学员超过上千人理论结合实际 更有多重福利提供 点击文末“阅读原文”查看详细 ◆ ◆ ◆ 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 匿名电子病历（EMR）是越来越受欢迎的研究数据来源。然而，这些数据集通常缺少人种和种族信息。这给人类疾病的研究人员造成了困扰，因为人种和种族
概述 今天介绍一下机器学习常用算法，以及常用的数据处理技巧等。我们都知道机器学习针对特定任务从经验中学习，并且使得我们的任务效果越来越好。我们看一机器学习的workflow，如下所示: 数据采集和标记->数据清洗->特征选择->模型选择->模型训练和测试->模型性能评估和优化->模型使用即上线。 我们一般通过Python来实现机器学习常用算法的程序，所以基于Python语言常用的机器学习类库及其第三方扩展库有:IPython,Jupyter,numpy,matplotlib,scipy,scikit-lea
在人工智能大潮的推动下，机器学习作为一项核心技术，其重要性无需过多强调。然而，如何快速高效地开展机器学习实验与开发，则是许多科研工作者和工程师们面临的挑战。Python作为一种简洁易读、拥有丰富科学计算库的编程语言，已广泛应用于机器学习领域。而在Python的众多机器学习库中，Scikit-learn以其全面的功能、优良的性能和易用性，赢得了众多用户的喜爱。在本篇文章中，我们将深入探讨Scikit-learn的使用方法和内部机制，帮助读者更好地利用这一工具进行机器学习实验。
【磐创AI导读】：本文是一个完整的机器学习项目在python中的演练系列第第四篇。详细介绍了超参数调整与模型在测试集上的评估两个步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍
来源：Deephub Imba本文约5000字，建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如： 从表中选择
编者按：本书节选自图书《Python与机器学习实战》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ “机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度，却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“Machine Learning”（简称ML）的直译，从字面上便说明了这门技术是让机器进行“学习”的技术。然而我们知道机器终究是死的，所谓的“学习”归根结底亦只是人类“赋予”机器的一系列运算。这个“赋予”的过程可以有很多种实现，而Python正是其中相对容易上手、同时性能又相当不错的一门语言。本文打算先谈谈机器学习相关的一些比较宽泛的知
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
