# My ML Exercise Book
这是我自学《机器学习实战》的托管仓库,方便我随时取用学习,
代码的蓝本都是书中的例子,我做了一部分的修改并添加了极其详尽的注释,程序肯定可以跑通。
我是python和机器学习的初学者,注释里也许会有不少错误,
如果你也正在学习这本书并有幸找到这里,欢迎交流,大家共勉。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
ML自学用,代码来自机器学习实战,我做了部分修改和大量注释。.zip
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,从而不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,也是使计算机具有智能的根本途径。 应用: 机器学习在各个领域都有广泛的应用。在医疗保健领域,它可用于医疗影像识别、疾病预测、个性化治疗等方面。在金融领域,机器学习可用于风控、信用评分、欺诈检测以及股票预测。此外,在零售和电子商务、智能交通、生产制造等领域,机器学习也发挥着重要作用,如商品推荐、需求预测、交通流量预测、质量控制等。 优点: 机器学习模型能够处理大量数据,并在相对短的时间内产生可行且效果良好的结果。 它能够同时处理标称型和数值型数据,并可以处理具有缺失属性的样本。 机器学习算法如决策树,易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。 一些机器学习模型,如随机森林或提升树,可以有效地解决过拟合问题。 缺点: 机器学习模型在处理某些特定问题时可能会出现过拟合或欠拟合的情况,导致预测结果不准确。 对于某些复杂的非线性问题,单一的机器学习算法可能难以有效地进行建模和预测。 机器学习模型的训练通常需要大量的数据和计算资源,这可能会增加实施成本和时间。 总的来说,机器学习虽然具有许多优点和应用领域,但也存在一些挑战和限制。在实际应用中,需要根据具体问题和需求选择合适的机器学习算法和模型,并进行适当的优化和调整。
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ML自学用,代码来自机器学习实战,我做了部分修改和大量注释。.zip (31个子文件)
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MLCh05Ex01_Logistic
horseColicTraining.txt 59KB
HorseColicDecision.py 2KB
Logistic Regression.pdf 685KB
Logistic.py 10KB
horseColicTest.txt 4KB
testSet.txt 2KB
MLCh06Ex01_SVM
testSetRBF2.txt 3KB
KernelSMO.py 6KB
testSetRBF.txt 3KB
HandwritingSMO.py 3KB
digits.rar 476KB
SampleSMO.py 14KB
PlattSMO.py 11KB
testSet.txt 2KB
MLCh10Ex01_K-means
kMeans.py 6KB
shigure.png 177KB
kMeansSklearn.py 2KB
testSet.txt 1KB
MLCh04Ex01_Bayes
DataProcess.py 6KB
EmailFilter.py 3KB
email.rar 13KB
RSSFilter.py 4KB
NaiveBayes.py 3KB
MLCh03Ex01_DecisionTree
DecisionTree.py 12KB
DrawTree.py 8KB
lenses.txt 808B
README.md 407B
MLCh02Ex01_kNearest
datingTestSet.txt 26KB
digits.rar 476KB
Handwriting.py 3KB
kNN.py 7KB
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