机器学习基于R包mlr3(12)--降维--PCA
降维是指在保留尽可能多原始数据条件下，将许多变量(成百上千)转换为少数的、不相关的变量，从而有利于后序的数据分析与可视化。而主成分分析(PC...
📖 生信数据分析--分析流程，工具包等
机器学习基于R包mlr3(13)--降维t-SNE与UMAP
算法简介 t-SNE 正态分布密度函数 ，其中σ表示标准差，μ表示均值 第一步：计算高维空间中任意两样本点的欧几里得距离。 第二步：对于任一特定节点，将其余节...
机器学习基于R包mlr3(14)--聚类-k均值
1、算法简介 1.1 不同种K均值算法 k均值是常用的聚类算法之一。 （1）首先需要预先定义样本集中存在多少种聚类（假设为k），即数据集中处在K个真正意...
机器学习基于R包mlr3(15)--聚类-层次聚类
1、层次聚类简介 1.1 计算步骤 层次聚类hierarchical clustering常用的是自下而上的聚合法(Agglomerative)。与之相...
机器学习基于R包mlr3(16)--聚类-EM混合分布
1、算法与工具简介 1.1 EM算法 EM， Expectation-Maximization 期望最大化算法 混合分布：来自两种或两种以上概率分布(高斯分布最典型)的随机数据组成的一组混合数据所形成的...
机器学习基于sklearn(1)--sklearn基础
一、数据预处理 1. 数据拆分 sklearn.model_selection.train_test_split() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd wine = load_wine() # 字典 feats = wine["data"] feats_name = wine["feature_names"] feats_df = pd.DataFrame(feats, columns=feats_name) targets...
机器学习基于sklearn(2)--交叉验证与超参数优化
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier tree_classif = DecisionTreeClassifier() wine = load_wine() # 字典 feats = wine["data"] feats_name = wine["feature_names"] feats_df = pd.DataFrame(feats, columns=feats_name) targets = wine["target"].reshape((-1,1)) #feats_df.shape, targets.shape train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(feats_df, targets, test_size=0.2, random_state=42) train_X.shape,...
机器学习基于sklearn(3)--常见分类任务学习器
目的：演示常见几种分类器的使用方法，对其超参数调优候选超参数的选择 0、示例数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import...
机器学习基于sklearn(4)--常见回归任务学习器
目的：演示常见几种回归器的使用方法，对其超参数调优候选超参数的选择 0、示例数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import...
机器学习--自动机器学习工具autogluon
最先在李沐大神在B站的分享中了解到autogluon，它是一个自动机器学习工具，可用于文本图片识别、表格任务等。据说效果非常不错&ndash...