# Machine_learning_prediction_system
机器学习预测系统汇总:包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
# 具体介绍,这里主要是预测部分(包括GUI界面)
1.熟悉机器学习的完整流程,包括:问题建模,获取数据,特征工程,模型训练,模型调优,线上运行;或者分为三大块:数据准备与预处理,模型选择与训练,模型验证与参数调优。
2.绘制机器学习算法分类归纳思维导图,按照有监督学习、无监督学习和半监督学习,将学过的算法进行归纳总结。
3.自行选择学习任务,按照机器学习流程,分别设计分类、预测、聚类系统,每个系统务必选择不同的算法进行训练,采用多种方法进行模型验证与参数调优,选择适合的多个指标对模型进行评估,采用可视化方法对结果进行分析,最终形成一个完整的系统。
(1)分类算法:
k-近邻算法、贝叶斯分类器、支持向量机、决策树分类、神经网络、AdaBoost、GBDT、随机森林、逻辑回归、softmax回归等
(2)预测:贝叶斯网络、马尔科夫模型、条件随机场、线性回归、XGBoost、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
(3)聚类:K-means、层次聚类BIRCH、密度聚类DBSCAN算法、高斯混合聚类GMM、密度聚类的OPTICS算法、基于网格的聚类(STING、CLIQUE)、Mean Shift聚类算法
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alldata.py 3KB
kc_house_data.csv 2.4MB
run.py 1024B
main_interface.py 7KB
main_interface.ui 7KB
algorithme.py 8KB
mainui.py 14KB
show_diff.py 2KB
data.xlsx 51KB
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