机器学习数据挖掘实战深度学习

机器学习数据挖掘实战深度学习是目前非常热门的技术领域，涵盖了很多关键技术，如数据预处理、特征提取、神经网络、深度学习等。本文将介绍这些关键技术，并通过代码示例演示如何实现它们。

数据预处理：

数据预处理是机器学习中非常关键的一个步骤，它包括数据清洗、数据转换、特征选择等。以下是一个数据预处理的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
 
# step 1: 读入 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')
 
# step 2: 数据清洗
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = data.replace('?', np.nan) # 将问号替换成缺失值
 
# step 3: 数据转换
# 假设需要对 gender 变量进行 one-hot 编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['gender'])
 
# step 4: 特征选择
# 假设需要选择对预测变量相关性较高的变量
corr_matrix = data.corr()
selected_vars = corr_matrix['y'].sort_values(ascending=False)[:5].index
data = data[selected_vars]

特征提取：

特征提取是将原始数据转化为可用于模型训练的特征，常见的特征提取方法包括 TF-IDF、LDA、word2vec 等。以下是一个基于 word2vec 模型的特征提取示例：

from gensim.models import word2vec
 
# step 1: 读入文本数据
texts = ['this is a sample text', 'this is another sample text']
 
# step 2: 将文本转换为词向量
sentences = [text.split() for text in texts]
 
# 训练 word2vec 模型
model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=20, window=5, min_count=1, workers=4)
 
# step 3: 使用训练好的模型进行特征提取
features = np.zeros((len(texts), 20))
for i, sent in enumerate(sentences):
    for word in sent:
        features[i] += model.wv[word]

神经网络：