对于给定的Excel文件(此处极客), 则需要在其中创建表格。 步骤如下: 创建一个JAVA Maven项目 在pom.xml文件中添加依赖项 <!-- https://mvnrepositor...
ML:机器学习中的数据简介
数据: 可以是任何未经解释和分析的未经处理的事实, 值, 文本, 声音或图片。数据是所有数据分析, 机器学习和人工智能中最重要的部分。没有数据, 我们就无法训练任何模型, 所有现代研究和自动化都将徒劳...
ML机器学习类型–第2部分
无监督学习: 这是一种学习, 我们在训练时不给模型指定目标, 即训练模型仅输入参数值。该模型本身必须找到可以学习的方式。图A中的数据集是购物中心数据, 其中包含订阅其客户的客户的信息。订阅后, 他们将...
ML机器学习:了解数据处理
数据处理是将数据从给定格式转换为更加有用和期望的格式的任务, 即使其更有意义和更有意义。使用机器学习算法, 数学建模和统计知识, 可以使整个过程自动化。根据我们正在执行的任务和机器的要求, 此完整过程...
ML使用SVM对非线性数据集执行分类
先决条件: 支持向量机 超平面和SVM分类器的定义: 对于具有n个特征的线性可分离数据集(因此需要n个维表示), 超平面基本上是一个(n – 1)维子空间, 用于将数据集分为两组, 每个组包含属于不同...
ML:在Python中使用SMOTE和Near Miss算法处理不平衡数据
本文概述 SMOTE(少数民族综合采样技术)–过度采样 NearMiss算法–欠采样 在机器学习和数据科学中, 我们经常遇到一个叫做数据分配不平衡, 通常发生在其中一类的观测值比其他类高或低得多的情况...
ML用于特征选择的额外树分类器
先决条件: 决策树分类器 极随机树分类器(额外树分类器)是一种整体学习技术, 可将在"森林"中收集的多个不相关的决策树的结果进行汇总, 以输出其分类结果。从概念上讲, 它与随机森林分类器非常相似, 唯...
向Pandas中的现有DataFrame添加新列
让我们讨论一下如何向Pandas中的现有DataFrame添加新列。我们可以通过多种方式完成此任务。 方法1:通过将新列表声明为一列。 # Import pandas package import p...
Python中的列联表介绍和用法示例
在单变量数据分析的情况下, 均值, 中位数, 标准差和方差之类的估计非常有用。但是在双变量分析(比较两个变量)的情况下, 相关性发挥了作用。 列联表是探索两个或更多变量的技术之一。基本上, 它是两个或...
如何设置Anaconda路径到环境变量?
Anaconda是一个开源软件, 其中包含Jupyter, spyder等, 用于大型数据处理, 数据分析和重型科学计算。 Anaconda为R和python编程语言。 Spyder(Anaconda...