“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学，针对气象领域.nc文件读取处理
“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学，针对气象领域.nc文件读取处理 ... »
【爬虫+数据清洗+可视化】用Python分析“淄博烧烤“的评论数据
[toc] # 一、背景介绍 您好，我是[@马哥python说](https://mp.weixin.qq.com/s/EuOKLq6ZSgQGnijreylSiA) ，一枚10年程序猿。 自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现 ... »
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending ... »
【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战，适合新人入门
【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战 项目链接合集（必看） 项目专栏合集https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 必看 1. 【机器学习入门与实践】合集入门必看系列 A.机器学习系列入门系列[一] ... »
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等） note：项目链接以及码源见文末 1.赛题简介 了解赛题 赛题概况 数据概况 预测指标 分析赛题 数据读取pandas 分类指标评价计算示例 回归指标评价计算示例 EDA探索 载入各种数据科学以及可视 ... »
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等
工业蒸汽量预测（最新版本下篇） 5.模型验证 5.1模型评估的概念与正则化 5.1.1 过拟合与欠拟合 ### 获取并绘制数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline np.random.seed( ... »
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等
工业蒸汽量预测（最新版本下篇） 5.模型验证 5.1模型评估的概念与正则化 5.1.1 过拟合与欠拟合 ### 获取并绘制数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline np.random.seed( ... »
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索特征工程等
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测 背景介绍 火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参 ... »
机器学习算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别
1.机器学习算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别 1.1 LDA算法简介和应用 线性判别模型（LDA）在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本 ... »
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则... ... »
机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
1. 机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测 1.1 LightGBM原理简介 LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的 ... »
机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
1. 机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测 1.1 LightGBM原理简介 LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的 ... »
器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测
1.机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测 1.1 XGBoost的介绍与应用 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树( ... »
器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测
1.机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测 1.1 XGBoost的介绍与应用 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树( ... »
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测
决策树的主要优点： 1. 具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。 2. 可以发现特征的重要程度。 3. 模型的计算复杂度较低。 决策树的主要缺点： 1. 模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。 2. 不能很好利用连续型特征。 3. 预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果。 4. 方差... ... »
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测
决策树的主要优点： 1. 具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。 2. 可以发现特征的重要程度。 3. 模型的计算复杂度较低。 决策树的主要缺点： 1. 模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。 2. 不能很好利用连续型特征。 3. 预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果。 4. 方差... ... »
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点： 朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。 缺点： 朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ... »
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ... »
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ... »
用Python绘图（数据分析与挖掘实战）
代码1：餐饮日销额数据异常值检测（箱型图） import pandas as pd import numpy as np catering_sale = "D:\360MoveData\Users\86130\Documents\Tencent Files\2268756693\Fi »