python機器學習代碼
⑴ python 機器學習 K-近鄰演算法 常用距離度量方法
在K-近鄰（KNN）演算法中，選擇合適的距離度量至關重要，因為它直接影響到數據點之間的「相似性」計算。不同距離度量可能導致模型性能差異。進行交叉驗證比較不同度量對模型的影響，以確定最佳選擇。下面列舉了幾種常用距離度量方法：
1. 歐幾里得距離（Euclidean Distance）
適用於連續型數據，是多維空間中兩點間的「直線」距離。計算方法如下：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
2. 曼哈頓距離（Manhattan Distance）
在KNN中常用，衡量兩點在標准坐標繫上的絕對軸距總和。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
3. 切比雪夫距離（Chebyshev Distance）
特別適用於各維度相對重要性相同的情況，機器學習中用於KNN演算法，尤其在最大差異重要的場景。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
4. 閔可夫斯基距離（Minkowski Distance）
是歐幾里得距離和曼哈頓距離的推廣，用於KNN演算法時建議數據標准化或歸一化。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
5. 漢明距離（Hamming Distance）
用於度量相同長度序列的差異，常用於處理分類變數或二進制數據。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
6. scikit-learn中使用
在scikit-learn庫中，通過初始化K-近鄰（KNN）模型時設置metric參數來選擇不同的度量方法。示例代碼如下：
- **Python 機器學習 K-近鄰演算法 距離度量**：
- **詳細文檔**：
每種距離度量方法都有其適用場景，選擇時需考慮數據特性和問題需求。通過實驗比較不同度量對KNN模型性能的影響，有助於找到最優解決方案。
⑵ 使用pytorch編寫機器學習代碼——torch中一些常用函數解析
在使用PyTorch編寫機器學習代碼時，理解和應用一些常用函數是至關重要的。接下來，我們將詳細介紹幾個關鍵函數及其用法。
首先，torch.view()允許你按行將張量扁平化，然後根據所需維度提取數據。這在處理和操作大型數據集時非常有用。
接著是rearrange函數，它源於einops庫，能夠將張量維度轉換為更高效的形式。與permute相比，它一次可以轉換多個維度，提高效率，簡化代碼。此外，rearrange還支持將維度拆分、合並以及增加新維度。
接著討論*args和**kwargs。前者的全名是varargs，用於接收可變數量的非關鍵字參數，而後者用於接收可變數量的關鍵字參數。這些在函數定義時用於處理不確定數量或形式的參數。在函數內部，通過*和**去掉它們的前綴，就可以獲取真正的參數。
接著是abs( x )函數，它計算輸入數字的絕對值，對於任何給定的數字x，如abs( -23 )=23。
而torch.device用於指定張量在CPU或GPU上運行，以及具體是哪塊GPU。可以通過字元串或設備編號直接指定。
接著是torch.zeros_like和torch.ones_like函數，它們分別用於生成與輸入張量維度相同的全零和全一張量。
接著是torch.detach()，用於將張量從計算圖中分離出來，確保後續操作不會影響到原始張量的梯度。
斷言assert（）用於檢查表達式，在條件不滿足時觸發異常，幫助在開發階段發現錯誤。
數學函數math.expm1(x)計算e^x - 1，其中e是自然對數的底數。
接著是torch.clamp()函數，用於限制張量的值在指定范圍內。
對數函數torch.log()計算自然對數。
三角函數torch.sin()和torch.cos()用於計算弧度制的正弦和餘弦值。
在Python中，@property裝飾器用於創建只讀屬性，使得屬性訪問更加安全。
PyTorch函數torch.uniform_()用於生成指定范圍內的隨機數。
函數torch.randn_like()用於創建與給定張量具有相同尺寸和數據類型的張量，填充隨機數。
平方根函數sqrt()計算給定數字的平方根。
Python中的rece()函數用於對可迭代對象應用累積操作。
在PyTorch中，torch.linspace()用於生成從開始到結束的等間隔數據點張量。
累積乘法函數torch.cumprod()返回張量中元素的累積乘積。
函數torch.cat()用於將多個張量沿著指定維度連接。
詞嵌入nn.embedding將詞彙映射到不同維度的空間，以便用於RNN等模型。
函數torch.randn用於生成服從標准正態分布的隨機張量。
PyTorch函數torch.squeeze()和torch.squeeze_()用於刪除張量中尺寸為1的維度，前者返回新張量，後者原地操作。
最後，torch.multinomial和torch.argmax雖然都可以從概率分布中獲取元素，但它們的用途和行為有很大差異。選擇合適的函數取決於具體的應用場景。
⑶ Python 機器學習 PCA降維和K-means聚類及案例
主成分分析（PCA）與K-Means聚類是機器學習領域中的兩項重要技術，尤其在數據預處理和無監督學習領域中發揮著關鍵作用。PCA作為降維技術，旨在通過降低數據集的特徵數量，簡化數據結構，同時盡可能保留數據的主要變異性。K-Means聚類演算法則是一種將數據劃分為若干不相交群組或「簇」的方法。
參考文檔：Python 機器學習 PCA降維和K-means聚類及案例-CJavaPy
PCA降維
PCA，即主成分分析，是數據降維的常用技術。它能夠降低數據集的維度，同時盡量保留原始數據的變異性。在Python中，scikit-learn庫提供了實現PCA降維的功能。以下是常用的PCA參數：
使用代碼：
K-means聚類
K-means是一種被廣泛應用的聚類演算法，它通過將數據劃分為多個類別或群組，使得同一群組內的數據點具有較高的相似度，而不同群組間的數據點相似度較低。在Python中，我們通常使用scikit-learn庫的KMeans類來執行K-means聚類。以下是K-means演算法的常用參數：
使用代碼：
用戶對物品類別的喜好細分案例
在用戶對物品類別的喜好細分案例中，我們可以結合PCA和K-means聚類演算法來分析用戶對不同物品的喜好，並將用戶劃分為不同的群體。這種方法能夠從高維數據中提取關鍵特徵，並基於這些特徵將用戶分組，以便更好地理解不同用戶群體的行為和偏好。
參考文檔：Python 機器學習 PCA降維和K-means聚類及案例-CJavaPy
⑷ python機器學習數學
這個題目的意思是平鋪一個28*28的numpy二維數組
```python
importnumpyasnp
defreshape(x):
returnx.flatten()#就是這么簡單，一行搞定
image=np.random.randn(28,28)
print(reshape(image))
```
順便問一下，你這個是在哪個網站的習題
⑸ Python 機器學習之 Scikit-learn 入門實踐
機器學習在科技領域的地位日益顯著。Python，因其易學性和強大的功能，已經成為數據科學家和機器學習從業者的首選語言。本文將探討如何使用Python中的Scikit-learn庫來實踐機器學習。
一、Scikit-learn簡介
Scikit-learn是一個基於Python的開源機器學習庫，提供了多種演算法，包括分類、回歸、聚類和降維等，同時具備模型選擇、數據預處理和模型評估等功能。Scikit-learn以其簡潔易用、功能豐富和文檔完善而著稱。
二、安裝Scikit-learn
在使用Scikit-learn前，需先安裝該庫。可通過以下命令安裝：
三、載入數據集
Scikit-learn內置了一些經典數據集，例如鳶尾花數據集和波士頓房價數據集。以下代碼展示了如何導入鳶尾花數據集：
四、數據預處理
數據預處理是機器學習的關鍵步驟，常見操作包括處理缺失值、數據標准化和特徵選擇。以下是一個數據標准化的示例：
五、劃分訓練集和測試集
進行機器學習任務時，通常需要將數據集分為訓練集和測試集。以下是一個簡單的劃分示例：
六、選擇模型和訓練
Scikit-learn提供了多種機器學習模型，如決策樹、支持向量機和K-近鄰等。以下是一個使用決策樹進行分類的示例：
七、模型評估
訓練完成後，需評估模型性能。Scikit-learn提供了多種評估指標，如准確率、精確率和召回率。以下是一個計算準確率的示例：
八、模型優化
為了提高模型性能，可以嘗試調整超參數。Scikit-learn的GridSearchCV工具可幫助進行參數調優。以下是一個使用GridSearchCV對決策樹進行調優的示例：
查看最佳參數組合：
使用最佳參數訓練模型：
重新評估模型性能：
通過以上步驟，我們完成了使用Scikit-learn庫進行機器學習的基本實踐。Scikit-learn還提供了許多其他功能和演算法，更多詳細信息請查閱官方文檔。掌握Scikit-learn的使用將有助於更高效地完成機器學習任務。