自用python机器学习

Python机器学习 通用机器学习算法的Python代码

本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 工作原理 存在一份训练样本集，并且每个样本都有属于自己的标签，即我们知道每个样本集中所属于的类别。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。 用以下这幅图可以很好的解释kNN算法： 不同形状的点，为不同标签的点。其中绿色点为未知标签的数据点。现在要对绿色点进行预测。由图不难得出： 如果k=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的

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基于python机器学习的天气预测和天气可视化项目源码全部资料.zip它实现了天气数据的爬取，预测和可视化。本项目分为三个部分，即爬取和处理数据，数据预测（包含评价方法）和数据可视化 即使用python爬取网站的json数据 数据预处理： 获取到的天气信息包括最高温，最低温都不是int格式的数字，通过对数据截取，将部分指标的数据变换为int类型 基于python机器学习的天气预测和天气可视化项目源码全部资料.zip它实现了天气数据的爬取，预测和可视化。本项目分为三个部分，即爬取和处理数据，数据预测（包含评价方法）和数据可视化 即使用python爬取网站的json数据 数据预处理： 获取到的天气信息包括最高温，最低温都不是int格式的数字，通过对数据截取，将部分指标的数据变换为int类型

python机器学习决策树算法-相关代码

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目前提供的项目数据是双十一及过去6个月内用户的日志信息，预测未来6个月内用户是否在同一商铺中重复购买。 ➢ 目的是根据用户与商家在双11之前6个月的交互记录数据和双11期间的交互记录预测商家的新买家在未来 的6个月内再次从同一商家购买商品的概率。 ➢ 结合目前天猫平台销售的数据情况，可以实现以下目标: 1. 对数据进行基本的处理； 2. 根据用户行为提取出相应的特征，用以判断用户是否会重复购买； 3. 依据用户行为特征训练合适的分类模型，预测用户重复购买的概率； 4. 根据模型对天猫用户重复率进行预测。