【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战

---

该合集含机器学习入门与数据挖掘实战内容。入门部分介绍逻辑回归、朴素贝叶斯等多种算法，结合鸢尾花、企鹅等数据集讲解分类预测。实战部分包括工业蒸汽量预测，涉及数据探索、模型训练等，还有二手车价格交易预测项目。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战

1. 【机器学习入门与实践】合集入门必看系列

A.机器学习系列入门系列[一]:基于鸢尾花的逻辑回归分类预测：

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。

A.机器学习算法入门系列（二）: 基于鸢尾花数据集的素贝叶斯分类预测

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。

A.机器学习系列入门系列[三]：基于horse-colic的KNN近邻分类预测：

kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。

A.机器学习系列入门系列[四]：基于支持向量机的分类预测

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧

A.机器学习系列入门系列[五]：基于企鹅数据集的决策树分类预测

决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。由于决策树模型中自变量与因变量的非线性关系以及决策树简单的计算方法，使得它成为集成学习中最为广泛使用的基模型。梯度提升树(GBDT)，XGBoost以及LightGBM等先进的集成模型都采用了决策树作为基模型，在广告计算、CTR预估、金融风控等领域大放异彩，成为当今与神经网络相提并论的复杂模型，更是数据挖掘比赛中的常客。在新的研究中，南京大学周志华教授提出一种多粒度级联森林模型，创造了一种全新的基于决策树的深度集成方法，为我们提供了决策树发展的另一种可能。

A.机器学习系列入门系列[六]：基于天气数据集的XGBoost分类预测：

XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。

更重要的是，XGBoost在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。毫不夸张的讲，XGBoost提供的可扩展性，可移植性与准确性推动了机器学习计算限制的上限，该系统在单台机器上运行速度比当时流行解决方案快十倍以上，甚至在分布式系统中可以处理十亿级的数据。

A.机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据的LightGBM分类预测：

简小派

简小派是一款AI原生求职工具，通过简历优化、岗位匹配、项目生成、模拟面试与智能投递，全链路提升求职成功率，帮助普通人更快拿到更好的 offer。

123 查看详情

LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。

LightGBM底层实现了GBDT算法，并且添加了一系列的新特性：

• 基于直方图算法进行优化，使数据存储更加方便、运算更快、鲁棒性强、模型更加稳定等。
• 提出了带深度限制的 Leaf-wise 算法，抛弃了大多数GBDT工具使用的按层生长 (level-wise) 的决策树生长策略，而使用了带有深度限制的按叶子生长策略，可以降低误差，得到更好的精度。
• 提出了单边梯度采样算法，排除大部分小梯度的样本，仅用剩下的样本计算信息增益，它是一种在减少数据量和保证精度上平衡的算法。
• 提出了互斥特征捆绑算法，高维度的数据往往是稀疏的，这种稀疏性启发我们设计一种无损的方法来减少特征的维度。通常被捆绑的特征都是互斥的（即特征不会同时为非零值，像one-hot），这样两个特征捆绑起来就不会丢失信息。

A.机器学习系列入门系列[八]：基于BP神经网络的乳腺ai分类预测

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。在模拟过程中收集系统所产生的误差，通过误差反传，然后调整权值大小，通过该不断迭代更新，最后使得模型趋于整体最优化（这是一个循环，我们在训练神经网络的时候是要不断的去重复这个过程的）。

A.机器学习系列入门系列[九]：基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别：

线性判别模型（LDA）在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。即：将数据投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近方法。

2. 数据挖掘项目实战

B.机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索特征工程等：

B.机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等：

• 背景介绍 火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。

• 相关描述 经脱敏后的锅炉传感器采集的数据（采集频率是分钟级别），根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量。

• 数据说明 数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段”V0”-“V37”，这38个字段是作为特征变量，”target”作为目标变量。选手利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量，排名结果依据预测结果的MSE（mean square error）。

• 结果评估 预测结果以mean square error作为评判标准。

在工业蒸汽量预测上篇中，主要讲解了数据探索性分析：查看变量间相关性以及找出关键变量；数据特征工程对数据精进：异常值处理、归一化处理以及特征降维；在进行归回模型训练涉及主流ML模型：决策树、随机森林，lightgbm等。下一篇中将着重讲解模型验证、特征优化、模型融合等。

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测：

来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证 比赛的公平性，将会从中抽取 10 万条作为训练集，5 万条作为测试集 A，5 万条作为测试集 B。同时会对名称、车辆类型、变速箱、model、燃油类型、品牌、公里数、价格等信息进行 脱敏。

以上就是【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战的详细内容，更多请关注其它相关文章！

# 微软  # 济南建设网站公司  # seo必备技能有哪些  # 余杭区网络推广网站建设  # 茂名网站建设大概费用  # 抖音seo 科普  # 江门五邑网站建设  # 无锡网站建设网络推广  # 短视频关键词排名定位  # 营销推广咨询合同范本  # 徐州微信营销推广哪家好  # 工具  # 都是  # 它是  # 提出了  # 是一种  # 决策树  # 数据挖掘  # 中文网  # 必看  # 合集  # ai 

相关栏目： 【 Google疑问12 】 【 Facebook疑问10 】 【 优化推广96088 】 【 技术知识133117 】 【 IDC资讯59369 】 【 网络运营7196 】 【 IT资讯61894 】

相关推荐： 支持跨语言、人声狗吠互换，仅利用最近邻的简单语音转换模型有多神奇  AI绘画，还需要懂数学？  马斯克嘲讽人工智能：机器学习本质就是统计学  助力人工智能产业高质量发展 龙岗区算法训练基地正式启用  自己动手使用AI技术实现数字内容生产  AI在教育中的角色：AI如何改变我们的学习方式  浪潮KaiwuDB：“快人一步” - 打造更懂物联网的数据库  借助ChatGPT快速上手ElasticSearch dsl  脑虎科技：奔跑在“脑机接口”最前沿 跨界融合取得阶段性成果  中国联通推出“极光一号”5G机载终端，适配大疆等品牌无人机设备  AI生成新闻网站数量激增，正在疯狂赚取广告收入  WAIC 2025｜云深处科技绝影Lite3与X20四足机器人亮相  到中国科技馆体验“一滴油的奇妙旅行”，线上元宇宙展厅同步开启  磐镭发布全新 GeForce RTX 4080 ARMOUR 显卡，售价为 9499 元  AMD称下半年AI显卡供应充足，不需要像NVIDIA那样加价抢购  调查显示：实际上没有那么多人在用 ChatGPT  不止“文心一言”，消息称百度将推出全新 AI 对话软件“万话”  人工智能改变网络安全和用户体验的三种方式  陈根教授：离人形机器人时代还有10年吗？  微软AR/VR专利提出使用时间复用谐振驱动产生双极性电源  Meta 为打造元宇宙不惜下血本：VR 开发者年薪高达百万美元  大模型新品出现井喷，AI产业迎来新时代  参议院司法听证会：AI 不易管控，有可能被恶意分子利用来研发生化武器  百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏：AI原生应用比大模型数量更重要  OpenAI宣布组建新团队 以控制“超级智能”人工智能  周鸿祎：用超级AI实现室温超导和核聚变，实现能源自由  人才智能平台转型中的人工智能的关键角色  全新升级的广州麦当劳：面积最大餐厅正式引入智慧机器人  MiracleVision视觉大模型功能介绍  OPPO三方联合发布AI可持续发展白皮书，坚持发展健康AI生态  2025VR&AR显示技术峰会视频解析： 歌尔光学展示最新一代VR/AR光学模组  全媒封面丨⑤商汤科技：原创AI算法“发电厂”  郭帆：AI发展日新月异，或是弯道超车好莱坞的最好机会  AI 冥想应用 Ogimi.ai 推出，可为用户提供教练级个性化指导  人工智能在重症监护室的未来  美图发布国内首个“懂美学的”AI视觉大模型MiracleVision  AI取代人工先拿教育行业开刀？美版“作业帮”启动裁员  网易易盾 AI Lab 论文入选 ICASSP 2025！黑科技让语音识别越“听”越准  科技有狠活｜时光修复师 ：用AI让昨日重现  抛媚眼给瞎子看？微软、谷歌的AI广告被广告主抵制  亚马逊CEO：人工智能将成为公司未来战略的重中之重  干货满满，2025昆山元宇宙国际装备展等你来打卡！  从数据中心到发电站：人工智能对能源使用的影响  人工智能如何改变未来语言？  Unity发布Sentis和Muse AI工具，助力创作游戏和3D内容  Meta Quest订阅服务每月7.99美元畅玩两款VR游戏应用  人工智能行业急缺人 AI人才年薪能达近42万元  财联社首档运用虚拟人技术播报栏目《AI半小时》今晚上线！敬请期待  2025智源大会AI安全话题备受关注，《人机对齐》新书首发  《自然》杂志拒绝刊登人工智能生成的图片和视频 

 2025-07-25