详解：如何用Python实现机器学习算法（2）
二、逻辑回归 全部代码下载 1、代价函数 可以综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 的图像如下，即y=1时： 可以看出，当
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
详解：如何用Python实现机器学习算法（6）
七、异常检测 Anomaly Detection 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master
MedSci - 机器学习，Python - 2017-12-25
随机森林入门攻略（内含R、Python代码）
近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。在这篇文章中，我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣的几个方面。 随机森林的发展史 谈及随机森林算法的产生与发
MedSci原创 - 随机森林，攻略 - 2015-09-27
机器学习基础：缺失值的处理技巧（附Python代码）
在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。
网络 - 机器学习，Python，缺失值 - 2020-10-31
详解：如何用Python实现机器学习算法（3）
三、BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
详解：如何用Python实现机器学习算法（5）
六、PCA主成分分析（降维） 全部代码 1、用处 数据压缩（Data Compression）,使程序运行更快 可视化数据，例如3D-->2D等 ...... 2、2D-->1D，nD-->kD 如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和（投影误差）最小 注意数据需要归一
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
详解：如何用Python实现机器学习算法（4）
四、SVM支持向量机 1、代价函数 在逻辑回归中，我们的代价为： ， 其中： ， 如图所示，如果y=1，cost代价函数如图所示 我们想让，即z>>0，这样的话cost代价函数才会趋于最小（这是我们想要的），所以用途中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样，用代替
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
机器学习算法——Python & R算法代码速查表
这两年机器学习的概念一直很火，无人车、人脸识别、语音识别，似乎无所不能。但有一点被忽略了，“机器学习”算法只是众多算法的一种，和快速排序、red-black BST 一样，它有自己独特的应用场景，而且只能在这个场景中使用。而且请注意，它并不像排序算法一样，可以保证百分之百的可用性，它的边界是有问题的。它更像那些固定算法的一个扩展，机器不用精确去执行程序代码的每一行，在程序以外，它提供给我们一些努力
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2016-02-20
在python中使用KNN算法处理数据中的缺失值
处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。 今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方
deephub翻译组 - 缺失值，KNN算法 - 2020-10-31
让 Python 拥有 C/C＋一样的速度，编译神器 Codon 发布
Python 的运行速度快吗？虽说不同场景不同定论，但整体而言，它没有 C、Java 快。这也导致 Python 凭借可读性、简单易上手、良好的生态系统横行 AI 领域时，一提到速度，就成为众多开发者
CSDN - Python，Codon - 2023-03-14
Dent Mater J：采用Python影像分析的进展：复合树脂的基质率和固化温度之间的关系
这篇研究的目的是通过Python编程法建立一种检测固化复合树脂(RC)中填料和基质的方法，并评估基质率和固化温度上升之间的联系。
MedSci原创 - Python，复合树脂，基质率，固化温度 - 2020-05-12
SPSS 17.0中如何安装偏最小二乘回归（PLS）模块
不过，在SPSS 22.0中已默认安装了，不必再次安装了。在数据处理中需要在SPSS中用到偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression，PLS)功能，要安装PLS插件，在各个论坛上查找了很多资料，但是发现介绍的都不够具体，导致在装过以后运行的过程中出错。同时，相关软件报错，不能正确安装。同时SPSS被IBM收购，也给同学们带来不好麻烦。 其中偏最小二乘
MedSci原创 - 回归，统计，SPSS - 2015-07-03
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