【Python机器学习系列】一文教你建立随机森林模型预测房价（案例+源码）
Python机器学习系列：随机森林模型预测房价详解
在这个系列的第篇文章中，我们将深入讲解如何使用Python的学习Scikit-learn库建立随机森林回归模型来预测房价。以下是源码构建流程的简要概述：1. 实现过程
首先，从数据源读取数据（df） 接着，案例对数据进行划分，机器通常包括训练集和测试集 然后，学习刷新随机源码对数值特征进行归一化处理，源码确保模型的案例稳定性 接着，使用Scikit-learn的机器RandomForestRegressor进行模型训练并进行预测 最后，通过可视化方式展示预测结果2. 评价指标
模型的学习预测性能通常通过评估指标如均方误差（MSE）或R²得分来衡量。在文章中，源码我们会计算并打印这些指标以评估模型的案例准确性。作者简介
作者拥有丰富的机器科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，学习并在某研究院从事数据算法研究。源码他以简单易懂的方式分享Python、机器学习、深度学习等领域的知识，致力于原创内容。如果你需要数据和源码，可通过关注并联系作者获取。Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
本文将深入探讨在Python中利用Scikit-learn库构建决策树模型来预测小麦品种的详细过程。作为一个系列的第篇原创内容，我们首先会介绍决策树在多分类任务中的应用，重点关注数据准备、目标变量提取、数据集划分、归一化以及模型构建、训练、推理和评价的关键步骤。
首先，我们需要加载数据（df），确定我们要预测的目标变量。接着，对数据进行适当的划分，通常包括训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。然后，由于数据质量较好，我们将跳过某些预处理步骤，这些内容会在单独的文章中详细讲解。在数据准备好后，我们将进行特征归一化，以确保所有特征在相似的尺度上进行比较。
使用Scikit-learn，我们将构建决策树模型，训练模型并进行预测。模型的性能将通过准确率、精确率、召回率等指标进行评估。网站获取源码通过这个案例，读者可以直观地了解决策树在实际问题中的应用。
作者拥有丰富的科研背景，发表过SCI论文并在研究院从事数据算法研究。作者的系列文章旨在以简洁易懂的方式分享Python、机器学习等领域的基础知识与实践案例，如果有需要数据和源码的朋友，可以直接关注并联系获取更多信息。全文链接：Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
Python实现岭回归(Ridge Regression)
项目专栏： Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍
前言
我的项目环境：
项目专栏： Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍
一、基于原生Python实现岭回归(Ridge Regression)
岭回归（Ridge Regression）是一种常见的线性回归的扩展形式，它通过引入 L2正则化项 来解决线性回归模型中可能存在的过拟合问题。
线性回归模型的预测函数为：
其中，[公式]是预测值，[公式]是特征值，[公式]是模型参数。
线性回归模型的损失函数是平方损失函数：
其中，[公式]是样本数量，[公式]是第[公式]个样本的真实标签值，[公式]是第[公式]个样本的预测标签值。
当特征数量[公式]很大时，线性回归模型可能会出现过拟合的现象，即模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。为了解决过拟合问题，我们可以通过引入正则化项来限制模型参数的取值范围，从而使模型更加稳定。
岭回归通过引入L2正则化项来限制模型参数的取值范围，其损失函数为：
其中，[公式]是正则化系数，用来控制正则化的强度。[公式]是L2正则化项，用来限制模型参数的取值范围。
岭回归的优化目标是最小化损失函数，即：
岭回归的参数可以通过解析解 或 迭代优化方法（如梯度下降） 来得到。
本篇文章我们采用Python语言实现经典的机器学习算法Ridge Regression 。
二、正则化项介绍
在机器学习中，正则化（Regularization）是一种常用的技术，它通过在目标函数中增加一个 惩罚项 来控制模型的复杂度，从而防止过拟合问题的出现。
正则化项通常添加在模型的损失函数（目标函数）中，它的一般形式如下：
其中，L(w)是损失函数，y是实际标签值，f(x; w)是模型的预测值，w是模型的参数，λ是正则化系数，R(w)是正则化项。
正则化项R(w)可以有多种形式，逆向源码软件常见的有L1正则化 和 L2正则化 两种。
L1正则化的作用是使部分系数变为0，从而实现特征选择和降维。
L2正则化的作用是使系数向量w的每个分量都尽可能小，从而防止过拟合问题的出现。
正则化项的正则化系数λ 可以通过交叉验证等方法来确定，通常取值范围为 0到1 之间的实数，数值越大，正则化项的惩罚力度越强，模型越倾向于选择较小的系数。
三、岭回归的算法原理
岭回归的算法原理可以分为两步：参数估计和预测。
在预测时，我们可以使用模型得到的参数[公式]来预测新的样本的标签值。需要注意的是，在预测时，我们需要对新样本的特征值进行标准化处理，使其和训练集的特征值处于同样的尺度范围。
以上就是岭回归的算法原理，需要注意的是，在实际应用中，我们需要对正则化系数进行调参，以达到最优的模型效果。常用的调参方法有网格搜索和交叉验证等。
四、算法实现
本部分将讲解如何使用原生Python来实现Ridge回归，本文并没有直接使用sklearn 中的 Ridge，而是利用纯Python实现一个效果一致的Ridge Regression，因为这样才能够帮新手小白理解算法内部的具体流程。
3.1 导包
对于本项目主要使用到的第三方库有以下几种，都是比较常见的
3.2 搭建岭回归算法
以下代码实现了岭回归模型，通过自己实现的方法和sklearn库中的Ridge模型进行比较。
3.2.1 初始化模型参数
在下面搭建的RidgeRegression类中，__init__ 方法是类的初始化方法，主要用于初始化RidgeRegression类的参数。该方法的输入参数如下：
3.2.2 模型训练
LassoRegression类的fit 方法用于训练 岭回归 模型，其主要功能是根据输入的特征矩阵 X 和标签 y 来更新模型的系数 self.coef_ 和 self.intercept_。
注：这里为什么没有使用梯度下降法来迭代更新参数呢？
岭回归的参数更新是通过解析解得到的，而不是通过梯度下降。这是因为岭回归的损失函数是一个带有L2正则化项的二次函数，它的解析解可以直接通过求导和矩阵运算得到。使用解析解可以避免梯度下降所带来的局部最优问题，同时也可以提高算法的计算效率。
具体来说，岭回归的损失函数为：
其中，[公式]是[公式]的设计矩阵，[公式]是[公式]的参数向量，[公式]是[公式]的目标向量，[公式]是云office源码正则化系数。
对损失函数求导，得到最优参数[公式]的解析解：
其中，[公式]是[公式]的单位矩阵。
因此，岭回归可以直接通过矩阵运算计算最优参数[公式]，而不需要使用梯度下降。
3.2.3 模型预测
RidgeRegression类的predict 方法用于使用训练好的Ridge回归模型进行预测，其主要功能是根据输入的特征矩阵 X 来预测相应的标签值。
3.2.4 完整岭回归模型
完整的岭回归模型定义如下：
3.3 定义数据
为了测试模型，我们使用了如下代码来生成回归的数据集，该代码用于生成一个具有线性关系的数据集，其中：
函数的返回值X 和 y 分别表示生成的数据集的特征矩阵和响应变量向量。生成的数据集包含了一个线性关系，其中特征矩阵X和响应变量y之间的关系为 y = Xw + b + e，其中 w 是一个真实的权重向量，b 是一个常数偏置项，e 是一个高斯噪声项。
3.4 对比自实现模型与官方Ridge模型效果
然后我们使用如下代码通过自己实现的方法和sklearn 库中的Ridge模型进行比较。
效果如下：
可以看到，自己实现的Ridge回归模型和sklearn的Ridge回归模型的参数和均方误差非常接近，证明了自己实现的Ridge回归模型的正确性和有效性。
3.6 测试模型
通过如下代码，我们可以查看Ridge模型预测值与真实值之间的MSE 和 R2 等指标，查看模型训练的效果如何。
模型的测试结果如下：
3.7 可视化结果
为了查看效果可以用matplotlib 库将真实数据和预测结果可视化：
上图蓝色曲线为自实现Ridge模型的预测结果，橙色曲线为sklearn中的Ridge模型的预测结果，绿色曲线未真实标签。可以看到，预测结果和真实值基本吻合，证明了RidgeRegression模型的有效性。
完整源码
Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，从而找到表现最优的模型。
在GridSearchCV的实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），该参数中值的含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，对于RandomForestClassifier，参数网格可能包括n_estimators和max_features。在例子中，参数网格被分为两个部分进行探索，首先评估n_estimators和max_features的组合，接着评估另一个参数的组合。总共有种超参数组合被探索，每个模型进行5次训练（cv=5），共计次训练。可能需要较长时间，但最终可能会找到最佳的图片生成 源码超参数组合。
接下来，可以查看评分最高的超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。
此外，本文还将计算各种超参数组合的评分，并使用最佳模型进行推理与评价。
作者有丰富的研究背景，包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。
欲了解更多详情，请参阅原文链接：
Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
Python实现高斯混合聚类(GMM)
项目专栏： Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍 我的项目环境： 在本篇专栏中，我们将深入探讨并实现经典的机器学习算法——高斯混合聚类（Gaussian Mixture Model, GMM），使用Python语言进行具体操作，并附上详尽的代码实现与原理介绍。对于机器学习初学者来说，了解GMM的内部运作机制尤为重要。通过本专栏，你将能清晰地理解GMM的核心原理，并动手实现相关代码。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，假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采样得到的。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。算法原理
高斯混合聚类算法基于期望最大化（EM）算法，通过迭代更新参数直至收敛。EM算法包含两个步骤：E步（期望）和M步（最大化）。 E步中，计算数据点属于每个簇的后验概率，即数据点属于特定簇的概率。M步中，根据当前的后验概率重新估计每个簇的参数。算法实现
实现GMM的步骤如下：1. 导入必要的库
主要使用的第三方库包括：numpy、scipy、matplotlib。2. 定义随机数种子
确保实验结果的可重复性，设置随机数种子。3. 定义GMM模型
3.1 模型训练
迭代估计每个簇的均值向量和协方差矩阵，更新权重，直至收敛。3.2 计算后验概率
计算每个数据点属于每个簇的后验概率。3.3 更新混合簇的系数
更新每个簇的均值向量、协方差矩阵和权重。3.4 判断是否收敛
设置收敛条件，判断算法是否已达到收敛状态。4. 导入数据
使用自定义数据集或实际数据集进行模型训练。5. 模型训练与可视化
训练模型，并使用可视化工具展示聚类结果。完整源码
由于代码过长，无法在此处完整呈现。完整的源码包含上述步骤的具体实现，包括数据导入、模型训练、收敛判断等核心代码段。你可在相关学习资源或代码仓库中获取完整实现。Pytorch中的Dataset和DataLoader源码深入浅出
构建Pytorch中的数据管道是许多机器学习项目的关键步骤，尤其是当处理复杂的数据集时。本篇文章将深入浅出地解析Pytorch中的Dataset和DataLoader源码，旨在帮助你理解和构建高效的数据管道。
如果你在构建数据管道时遇到困扰，比如设计自定义的collate_fn函数不知从何入手，或者数据加载速度成为训练性能瓶颈时无法优化，那么这篇文章正是你所需要的。通过阅读本文，你将能够达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader源码的深入理解，并掌握构建数据管道的三种常见方式。
首先，我们来了解一下Pytorch中的Dataset和DataLoader的基本功能和工作原理。
Dataset是一个类似于列表的数据结构，具有确定的长度，并能通过索引获取数据集中的元素。而DataLoader则是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，能够以批量的形式加载数据，控制批量大小、元素的采样方法，并将批量结果整理成模型所需的输入形式。此外，DataLoader支持多进程读取数据，提升数据加载效率。
构建数据管道通常只需要实现Dataset的__len__方法和__getitem__方法。对于复杂的数据集，可能还需要自定义DataLoader中的collate_fn函数来处理批量数据。
深入理解Dataset和DataLoader的原理有助于你构建更加高效的数据管道。获取一个批量数据的步骤包括确定数据集长度、抽样出指定数量的元素、根据元素下标获取数据集中的元素，以及整理结果为两个张量。在这一过程中，数据集的长度由Dataset的__len__方法确定，元素的抽样方法由DataLoader的sampler和batch_sampler参数控制，元素获取逻辑在Dataset的__getitem__方法中实现，批量结果整理则由DataLoader的collate_fn函数完成。
Dataset和DataLoader的源码提供了灵活的控制和优化机制，如调整batch大小、控制数据加载顺序、选择采样方法等。以下是一些常用的Dataset和DataLoader功能的实现方式：
使用Dataset创建数据集的方法有多种，包括基于Tensor创建数据集、根据目录创建数据集以及创建自定义数据集等。通过继承torch.utils.data.Dataset类，你可以轻松地创建自定义数据集。
DataLoader的函数签名较为简洁，主要参数包括dataset、batch_size、shuffle、num_workers、pin_memory和drop_last等。在构建数据管道时，只需合理配置这些参数即可。对于复杂结构的数据集，可能还需要自定义collate_fn函数来处理批量数据的特殊需求。
总的来说，通过深入理解Dataset和DataLoader的原理，你可以更高效地构建数据管道，优化数据加载流程，从而提升机器学习项目的训练效率和性能。无论是处理简单的数据集还是复杂的数据结构，遵循上述原则和方法，你都能够构建出高效且易于维护的数据管道。
[机器学习]📒页手推公式: 《统计学习方法-李航: 笔记-从原理到实现》
这是一份回顾性的机器学习笔记，记录了我早期对《统计学习方法-李航》的学习历程。这份页的笔记详尽地阐述了手推公式，从原理到实现，特别强调了R语言的应用。它不仅是我学习机器学习的起点，也是我对深度学习理解的起点，那时的热情和投入程度令人印象深刻。我曾为深入理解SVM，不惜购买专门的数学书籍，花了半个月时间研读，然后亲手用R实现。即使现在的工作繁忙，那段专注的时光也显得格外珍贵。
这份笔记起初是在人大经济论坛分享，初衷是希望与统计系的同学交流学习心得。虽然论坛币的积累让我有些惊喜，但似乎并未得到过多的利用。年毕业后，我将笔记上传至GitHub，期待有志者能从中受益。五年过去了，虽然仅有K的关注者，但这份开放源码的初衷从未改变，star的支持是我最大的动力。如果你对机器学习感兴趣，不妨点击链接探索:
带你读脑电信号（EEG）源码（1）-ANN
搭建环境是第一步，包括安装包、源码和数据集。在运行程序前，确保环境平台与所需版本匹配，若遇安装问题，可随时寻求帮助。使用支持Python的编辑器，如免费且简洁的VSCode。
Python版本选择上，3.7.9版本较为适合机器学习相关应用，尽管最新版本可能达到3.9.6，但库的更新速度并不总能跟上语言版本的更新。库管理器方面，推荐使用默认的pip，方便管理和更新。
常用机器学习库包括但不限于Numpy、Pandas、Scikit-learn等，它们在数据处理、特征提取、模型构建等方面发挥关键作用。确保安装的库版本一致，按指定版本安装，以避免兼容性问题。
项目聚焦于脑计算机接口（BCI）研究，旨在通过解码大脑EEG信号实现有效的机器人控制，从而发展出脑机器人接口（BRI）。BCI旨在通过准确分类用户行动或认知想法，提升自由度控制。头皮采集的EEG信号经过预处理，去噪以产生高质量数据。时间-频率分析技术用于从EEG信号中提取关键特征。
人工神经网络（ANN）作为分类器，学习脑电信号特征，以实现精确输出分类。此工作对系统准确性的性能进行了全面评估，强调了结合时间-频率分析和ANN算法的重要性，分别用于脑电图特征提取与分类。
项目使用BCI运动数据集作为训练数据，ANN算法作为核心分类技术，最终准确率达到%。个人数据集、源码和运行过程的详细信息可进一步探讨和分享。
案例7：机器学习--使用决策树实现泰坦尼克号乘客生存率预测
在机器学习领域，决策树是一种重要的预测模型，它通过树状结构清晰地展示数据的决策路径。1.1 本质上，决策树就像是一个逻辑判断游戏，每个内部节点代表一个特征判断，分支表示可能的结果，叶节点则给出最终的分类。例如，判断是否生存的关键可能是年龄，而非外貌。
决策树的划分依据基于信息熵理论。熵越高，表示样本的不确定性越大。信息增益是衡量划分前后数据集不确定性减少程度的指标，而信息增益率和基尼值（Gini Index）则进一步考虑了特征选择的效率和纯度。ID3算法、C4.5算法和CART算法是三种常用的决策树算法，每种都有其优缺点。
在实践应用中，例如预测泰坦尼克号乘客的生存率，我们从乘客的票类别、存活状态、船票等级、年龄、登船地点、家庭目的地等特征入手。数据预处理包括处理缺失值和对分类变量进行one-hot编码，这样便于模型学习。通过sklearn库中的DecisionTreeClassifier函数，可以设置criterion（如基尼指数）、max_depth（最大深度）等参数进行模型构建。
具体的数据集来自泰坦尼克号数据集，大小为行列。数据预处理后，我们可以使用graphviz软件将生成的dot文件可视化，源代码链接供您参考：[链接](pan.baidu.com/s/1jSGLHC...，提取码：mfia)。更多内容待更新...
视觉机器学习讲-MATLAB源码示例（）-蚁群算法
蚁群算法是一种概率型优化算法，由Marco Dorigo在年提出，灵感来源于蚂蚁觅食路径的发现过程。该算法具备分布计算、信息正反馈和启发式搜索特性，是一种全局优化算法。在蚁群系统中，蚂蚁通过释放信息素进行信息传递，蚁群整体能够实现智能行为。经过一段时间后，蚁群会沿着最短路径到达食物源，这一过程体现了一种类似正反馈的机制。与其他优化算法相比，蚁群算法具有正反馈机制、个体间环境通讯、分布式计算和启发式搜索方式等特点，易于寻找到全局最优解。
蚁群算法广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注，相较于传统路由算法，蚁群算法具有信息分布式性、动态性、随机性和异步性等特点，非常适合网络路由需求。
深入学习蚁群算法的具体原理，请参考《机器学习讲》第二十讲内容。本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面，包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供，欢迎查阅和使用。
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