今天给各位分享python机器学习实战代码的知识，其中也会对Python 机器学习进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、python中sklearn机器学习库详解
- 2、Python实现高斯混合聚类(GMM)
- 3、Python3机器学习实践:集成学习之LightGBM
- 4、...岭回归、lasso、前向逐步回归【含python代码】
- 5、【Python机器学习系列】一文教你建立决策树模型预测房价(案例+源码...
- 6、Python实战1:Python实现手写数字识别
python中sklearn机器学习库详解
在Python的sklearn机器学习库中，我们能够执行一系列的机器学习任务，这些任务包括数据预处理、特征选择、模型构建等。具体使用方法如下： 首先，拆分数据集为训练集和测试集。这一步骤确保我们可以在训练模型后验证其性能。 进行数据预处理，这一步骤至关重要。
今天，我们来聊聊scikit-learn，简称sklearn，它是一个在Python中提供的强大机器学习库，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程，大大节省了我们的时间和代码量，使我们能够更多地专注于数据探索和模型调优。sklearn提供了监督学习和无监督学习方法，其中监督学习应用更广泛。函数主要分为估计器和转化器两类。
scikit-learn，简称Sklearn，是一个基于Python的强大机器学习库，它依赖于NumPy， SciPy和Matplotlib等库，提供了广泛的机器学习算法。要使用Sklearn，首先确保已安装Python（=7 或 =3）、NumPy（= 2）和SciPy（= 0.13）。安装Sklearn可使用命令：pip install -U scikit-learn。
在进行Python机器学习时，sklearn库提供了许多内置的数据集，为初学者和研究人员提供了便利。这些数据集并非普通的NumPy数组或pandas DataFrame，而是以sklearn的Bunch格式存在，其核心数据X和target以ndarray形式存储。为了便于分析和可视化，我们需要将这些ndarray转换为DataFrame。
Python实现高斯混合聚类(GMM)
基于原生Python实现高斯混合聚类（GMM）高斯混合聚类（GMM）是一种基于概率模型的聚类算法，***设数据集由多个高斯分布组成，每个簇的数据点均是从不同的高斯分布中***样得到的。每个簇由均值向量、协方差矩阵和权重三个参数共同定义。算法的目标是最大化数据点与簇之间的概率匹配，即对数似然函数。
算法基础 高斯混合模型中，每个数据点通过后验概率与高斯分布关联，计算方法基于数据点的分布概率和簇的权重。目标是通过EM算法调整均值、协方差和权重，直至达到收敛条件。算法步骤 E步：计算每个数据点属于每个高斯分布（簇）的后验概率，考虑数据点的概率密度函数和簇的权重。
Python实现EM算法，用于从给定数据集估计两个单变量高斯分布的GMM的参数。Scikit-Learn在类sklearn.mixture.GaussianMixture中提供了高斯混合模型的实现，与Scikit-Learn中的其他聚类算法不同，该类不提供labels_属性。使用Scikit-Learn中的GMM对数据集进行聚类，能够获得数据点的聚类分配。
Python3机器学习实践:集成学习之LightGBM
1、LightGBM是微软的开源分布式高性能Gradient Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。本文将详细介绍此框架的优化，包括速度、内存优化、针对稀疏特征的优化、优化树的生长策略以提高准确率、网络通信优化、并行学习优化以及GPU支持。
2、决策树算法是机器学习中的重要组成部分，XGBoost***用预排序算法以更精确地找到数据分割点，但这种方式在空间和时间上存在较大开销。相比之下，LightGBM***用了直方图算法，它通过降低内存消耗和计算复杂度，实现更高效的数据分割。
3、最后，通过评估指标评价模型性能，如准确率、召回率与F1值等。示例代码展示二分类任务的实现：导入lightgbm库与sklearn.train_test_split方法准备数据。创建数据集与配置参数，训练模型并进行预测与评估。总结，LightGBM是高效准确的机器学习模型，适用于大规模数据集与复杂任务。
4、LightGBM优化了对类别特征的支持，可以直接输入类别特征，不需要额外的展开。LightGBM***用 many-vs-many 的切分方式将类别特征分为两个子集，实现类别特征的最优切分。2 支持高效并行 LightGBM优化了特征并行、数据并行和投票并行算法，通过减少不必要的通信和优化数据访问模式来提高训练速度。
5、LightGBM算法是Boosting集合模型中的一种高效实现，其核心思想与XGBoost类似，均基于损失函数的负梯度进行残差近似，以拟合新的决策树。LightGBM算法相较于传统机器学习方法，具有显著优势，包括更高的训练效率、更低的内存使用、更高的准确率、支持并行化学习以及能够处理大规模数据。
...岭回归、lasso、前向逐步回归【含python代码】
1、岭回归、lasso、前向逐步回归等缩减方法用于处理特征多于样本数的矩阵问题，岭回归通过引入正则化项限制系数大小，[_a***_]为：[公式]。Lasso法则通过绝对值约束系数，从而实现特征选择。前向逐步回归通过逐步调整系数，寻找最优模型。总结，回归预测连续变量，通过最小化误差平方和求解系数。
2、回归的核心目标是预测数值目标，通过构建公式（回归）和求解回归系数。有多种方法实现，包括普通最小二乘法（OLS）和局部加权线性回归（LWLR），以及岭回归、lasso和前向逐步回归等缩减方法。OLS寻找使预测误差平方和最小的直线，通过求导并令导数为零得到回归系数，但需确保矩阵可逆。
3、在Python实现中，我们通过岭回归函数计算不同λ值下的系数变化，形成岭迹图，以可视化系数与正则化参数的关系。而LASSO则通过坐标下降法求解，其几何解释中，LASSO的方形约束更易产生特征筛选，回归系数可能为0。逐步向前回归作为LASSO的简化方法，通过迭代增加或减少系数，逐步构建模型。
【Python机器学习系列】一文教你建立决策树模型预测房价(案例+源码...
构建决策树模型并进行训练。使用Scikit-learn库中的决策树回归算法，我们只需几行代码即可完成模型训练。这一步骤中，我们关注目标变量（房价）与特征之间的关系，以构建最优决策路径。模型训练完成后，利用测试集对模型进行预测。可视化预测结果与实际房价，以直观地评估模型的预测性能。
尝试决策树回归模型，图7显示其在测试集上的RMSE值为39053，优于线性回归模型。计算特征重要度，结果显示房间数量在预测波士顿房价中位数时最为关键。最后，应用梯度回归树（GBDT）模型，图8显示其在测试集上的RMSE值为1***95，表现最佳。完整代码可在GitHub上获取。欢迎提供任何反馈或问题。
构建决策树模型。选择关键特征值，使用 sklearn 库创建简易模型，简化过程，选取了 3 个特征值进行模型构建。将非数值型特征转换为数值型，使用 get_dummies 函数进行独热编码。drop_first 参数设置为 True 时，会减少特征值数量以避免多重共线性，同时保持数据的互斥性。
近期在探索各种森林算法，如Adaboost、GBoost、xgboost、LightGBM、CatBoost和grf（Causal Forest），发现核心还是回归到决策树算法上。为了深入理解和优化应用，我重新研究了基础的决策树，主要参考《机器学习及Python应用》第11章，并结合sklearn官方文档进行实践。
Python实战1:Python实现手写数字识别
1、第一步，引入必要的库。这里主要依赖sklearn，以及其他的辅助库，确保它们已安装。第二步，从sklearn获取手写数字的样本数据，为后续的训练和测试做准备。第三步，对数据进行划分，将样本分为训练集和测试集，以便于模型的训练和性能评估。
2、在PYNQ平台上，通过配置FPGA电路实现卷积和池化操作，从而实现图像的数字识别。在构建手写数字识别工程时，首先需要创建一个包含H、C、testbench文件的空文件夹，并在HLS中新建工程。在工程中添加C文件和testbenc***件，并将其设置为顶层文件。
3、通过PyTorch环境，实现了一个基于MNIST手写数字数据集的识别任务，利用神经网络模型进行训练和测试，以评估和比较深度学习算法的效果。在这个项目中，我们首先介绍了MNIST数据集，它是深度学习中常用的基准，用于训练和测试图像分类，尤其是识别手写数字。通过pip安装必要的Python库，为项目奠定了基础。
4、optimizer = torch.optim.Adam（net.parameters（）， lr=0.001）： 创建了一个Adam优化器，用于更新神经网络模型的参数。epoch表示训练周期。这段代码的功能是通过训练神经网络模型来对手写数字进行分类，并在训练过程中输出模型在测试集上的准确率，最后展示一些测试样本的预测结果。
5、课程进一步扩展至两层神经网络，优化了模型结构和损失函数，将错误率降低至85%。最后，我们还尝试了用C++重写Softmax回归，并通过Pybind11进行Python调用，尽管速度较慢，但实现了从零基础到完整框架的实战演练。
6、准备部分 在开始训练之前，请确保你的环境中已安装了Python。1 什么是MNIST手写体识别 MNIST手写体识别任务是一个经典的计算机视觉问题，属于图像分类任务。任务的目标是输入一个手写数字图像，通过深度学习模型预测图像中的数字是多少。
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