直接用pip install django命令安装可能会报错，用下面的命令就不会报错了：
最近我要对人脸数据进行特征提取，免不了获取人脸数据集，第一次运行加载人脸数据集函数需要下载数据集下载好久，当然加速下载也是很简单的。
K_Means其实用sklearn即可，TensorFlow1.0早期版本支持K_Means，在2.0之后，由于很多api废弃，导致实现K_Means有很多坑。以下为踩坑记录。 完整代码路径：https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_kmeans
之前我们已经介绍和使用过 python 的 sklearn 包： K 近邻算法 sklearn 也提供了决策树明星，用于解决分类和回归问题。 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html。
对于创建可视化任务，scikit-learn 推出了一个全新 plotting API。
If we use just the basic implementation of a Decision Tree, it will probably not fit very well.Therefore, we need to tweak the parameters in order to get a good fit. This is very easy and won't require much effort.
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
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【导读】今天为大家介绍机器学习、深度学习中一些优秀、有意思的 Python 库，以及这些库的 Code 实践教程。涉及到的理论与学术内容会附上相应的论文与博客，方便大家参考学习。
客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，成本浪费不说，挽回一个客户的成本更大。
KFold是sklearn中用来做交叉检验的，在sklearn 的版本升级中，KFold被挪了地方。
翻译：丁雪 校对：王方思 在拿破仑·希尔（Napolean Hill）所著的《思考致富》（Think and Grow Rich）一书中，他为我们引述了Darby苦挖金矿多年后，就在离矿脉一步之遥的时候与宝藏失之交臂的故事。 思考致富中文版的豆瓣阅读链接： http://read.douban.com/reader/ebook/10954762/ 根据该书内容进行的修改 如今，我虽然不知道这故事是真是假，但是我明确知道在我身边有不少这样的“数据Darby”。这些人了解机器学习的目的和执行，对待任何研究问题只
In this recipe, we're going to introduce grid search with basic Python, though we will use sklearn for the models and matplotlib for the visualization.
In the previous post Your Guide to NLP with MLSQL Stack (一), we already have known how to build a RandomForest model to classify text content. The TF/IDF, RandomForest are all built-in algorithms and implemented by Java. In this post, we will show you how to use Python to do the same job.
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这个是kaggle上的一个基础项目，目的是探测泰坦尼克号上的人员的生存概率，项目地址：https://www.kaggle.com/c/titanic
这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集：
环境情况： ################################################################## python 3.6 mlxtend 0.13.0 scikit-learn 0.19.0 ##################################################################
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
Naïve Bayes is a really interesting model. It's somewhat similar to k-NN in the sense that it makes some assumptions that might oversimplify reality, but still perform well in many cases.
在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。
决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法，其目的是创建一种模型，从模型特征中学习简单的决策远着呢，从而预测一个目标变量的值。 scikit-learn tree模块提供DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类，分别用于分类和回归问题。
我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。计算机正从大型主机过渡到 PC 再过渡到云计算。但它的定义不是发生了什么，而是未来几年将要发生什么。
在以前的文章中我们介绍过一些基于遗传算法的知识，本篇文章将使用遗传算法处理机器学习模型和时间序列数据。
当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。
这个 pip 对应于项目的虚拟环境。 其中 wxPython 对应 No module named 'wx' 其中 pypiwin32 对应 No module named 'win32com' 还有个老生常谈的小问题，提一下，避免萌新看的一头雾水，比如有些包有别名，比如你并不能通过 pip install wx 来解决 No module named 'wx' 的问题。这需要一些经验，没经验的这些去搜索引擎搜索搜索就知道了，基本解决方法都是 pip install ...，其中 ... 是这个模块的真名。
题目出自阿里天池赛题链接：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池
上面文章《决策树模型（一）理论》中，已详细介绍了决策树原理，包括决策树生长原理，决策树的特征选择原理，决策树剪枝策略以及决策树处理缺失值原理等等。如果您还没有阅读，可点击跳转，或关注公众号<数据STUDIO>获取文章详情。
训练模型 log_regress = linear_model.LogisticRegression() # Train the model log_regress.fit(X = train_features , y = train_label) # Check trained model intercept print(log_regress.intercept_) # Check trained model coefficients print(log_regre
什么是 Decision Tree？ Decision Tree 可以把 Input 映射到离散的 Labels。对每个节点上的 Attribute 提问，取不同的 Value 走向不同的 Chi
XGBoost 模型对比随机决策森林以及XGBoost模型对泰坦尼克号上的乘客是否生还的预测能力
当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.
我们在应用机器学习模型时，除了最终效果，也非常关注它们的性能。而机器学习模型的性能，不仅仅取决于我们的应用方式（特征多少、模型复杂度），也和硬件息息相关。
数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手：
利用 pyLDAvis.save_html(p, ‘lda.html’) 方法可以将可视化结果保存为单独的 HTML 文件。
显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手：
关键词：机器学习，算法 正文： 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括： 1.决策树
数据下载完成后，解压后的文件名news_sohusite_xml.smarty.dat（迷你版），文件编码是用的GBK。
数据来源:https://www.kaggle.com/c/facebook-v-predicting-check-ins
机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值，因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。
该项目的目标是建立一个模型，该模型可以根据描述疾病的特征组合预测心脏病发生的概率。为了实现这一目标，作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1到4和0没有疾病。我们有303行人数据，13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典机器学习模型，以及它们在疾病风险中的发现。
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门？ 在这篇教程中，你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型，并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧！ 2017/01 更新：更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
模型选择和评估主要是在sklearn.model_selection这个模块里面.这里只会列出概述和常见函数的用法,更加详细的可以到sklearn.model_selection: Model Selection （http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.model_selection）来看。 概览 Splitter Classes model_selection.KFold([n_splits, shuffle,
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官）
最近在看AutoML，业界在 automl 上的进展还是很不错的，个人比较看好这个方向，所以做了一些了解：
大数据文摘作品，转载需授权 编译：@酒酒 校正：寒小阳 && 龙心尘 摘自：http://www.analyticsvidhya.com 大数据文摘“机器学习”专栏成立啦！ 欢迎大家留言提出宝贵意见，欢迎投稿给我们。如何加入我们？文章末尾有说明: “谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。 ” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官） 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数，可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大的组合，可以产生一些非常准确并且可以进行解释的结果。
数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit方法居然和模型训练方法fit同名（不光同名，参数列表都一样），这难道都是巧合？
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