python机器学习十大算法案例

Question

如题所述

Answer 1

Python机器学习十大算法案例包括：

k近邻算法：

案例：手写字符识别。描述：通过训练，算法能识别09的数字，甚至AZ的字符。数据预处理包括将数字图像转化为32x32的黑白图像，并转换成1x1024的向量。

朴素贝叶斯：

案例：垃圾邮件过滤。描述：邮箱系统利用朴素贝叶斯方法判断邮件是否为垃圾邮件，依据邮件正文中的单词是否常见于垃圾邮件进行分类。

Logistic回归：

案例：预测病马的死亡率。描述：Logistic回归模型用于预测疾病，如预测患有疝气病的马是否存活。数据集包含368个样本和28个特征。

协同过滤：

案例：菜肴推荐引擎。描述：构建推荐系统，推荐合适的餐厅和菜肴。通过SVD减少特征空间，提高推荐精准度。

异常值分析：

案例：支付中的交易欺诈侦测。描述：系统实时判断支付宝或信用卡交易是否为盗刷，通过分析异常值识别欺诈行为。规则库包括时间、地点、商户、金额和频率等要素。

决策树：

案例：预测隐形眼镜的类型。描述：决策树分类模型用于预测隐形眼镜类型，基于患者眼部条件和医生推荐。数据集包含年龄、症状、散光和眼泪数量四个特征。

Apriori算法关联分析：

案例：发现毒蘑菇的相似特征。描述：从数据集中找出物品间的隐含关系，利用公共特征避免食用有毒蘑菇。数据集包含蘑菇的23种特征。

社会网络分析：

案例：电信中的种子客户。描述：分析通话记录构建社会网络，评估客户影响力。指标包括人脉深度、通话频次和量。

文本分析：

案例：红楼梦归属。描述：通过统计词频、词性、场景差异，分析红楼梦的作者。主要判断前后风格差异，通过量化指标进行风格判断。

PCA降维：

案例：半导体制造数据预处理。描述：PCA降维用于简化数据集，提高分析效率。为后续分析做好准备。