【scikit-learn 第34页

【学习】python sklearn机器学习模块参数

中心主题.png（scikit-learn里面内容太多了，把各个模块拆分一下，并且挑重点的说。）

X_Ran_0a11·2022-02-14 01:24

K-means文本聚类使用自定义距离函数

问题在使用K-means对文本聚类时，常用余弦距离，但是scikit-learn中的k-mean只支持欧氏距离，简单的解决办法就是将文本向量标准化（模长变为1），此时欧式距离与余弦距离是单调的，选择欧氏距离与选择余弦距离是等价的

Luban250·2022-02-13 07:48

2018-07-31-概率图模型资源

（1）Scikit-learn包实现了gaphicallasso算法的包，好后悔当时没有找到这个资源。哎！

陆小杰_642e·2022-02-11 23:15

【机器学习基础】机器学习和深度学习的练习数据

一、scikit-learn自带数据集Scikit-learn内置了很多可以用于机器学习的数据，可以用两行代码就可以使用这些数据。

风度78·2022-02-11 07:50

【机器学习基础】获取机器学习和深度学习的练习数据

一、scikit-learn自带数据集Scikit-learn内置了很多可以用于机器学习的数据，可以用两行代码就可以使用这些数据。

风度78·2022-02-11 07:20

1.k-近邻算法（KNN）

概念根据你的“邻居”判断你的类别流程KNNapi初步使用机器学习流程Scikit-learn工具安装pip3installscikit-learn==0.19.1注：需要Numpy，Scipy等库的支持

CGOMG·2022-02-09 15:31

【机器学习与差分隐私代码实现】差分隐私代码实现系列（十二）

差分隐私代码实现系列（十二）写在前面的话回顾机器学习与差分隐私使用Scikit-Learn进行逻辑回归什么是模型？

粥粥粥少女的拧发条鸟·2022-02-09 07:05

10scikit-learn 机器学习基础入门

机器学习和scikit-learn介绍监督学习介绍机器学习中，我们通常会接触到：监督学习、非监督学习、半监督学习，强化学习等不同的应用类型。

Jachin111·2022-02-08 10:26

10个强大的Python数据科学技巧

Python不仅限于Pandas，NumPy和scikit-learn（尽管它们在数据科学中绝对必不可少）！我们可以使用大量的Python技巧来改进代码，加速数据科学任务并提高编写代码的效

人工智能遇见磐创·2022-02-07 17:51

使用scikit-learn构建模型

一、使用scikit-learn构建模型1.加载datasets模块中数据集2.将数据集划分为训练集和测试集3.使用sklearn转换器进行数据预处理与降维二、构建并评估聚类模型1.使用sklearn估计器构建聚类模型

Jenet0074·2022-02-07 15:13

Python机器学习软件包Scikit-Learn的学习与运用

第1关：使用scikit-learn导入数据集fromsklearnimportdatasetsdefgetIrisData():'''导入Iris数据集返回值：X-前5条训练特征数据y-前5条训练数据类别

菜鸟_King·2022-02-07 15:12

深度学习入门系列4:用scikit-learn找到最好的模型

深度学习入门系列1：多层感知器概述深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络深度学习入门系列3：深度学习模型的性能评价方法深度学习入门系列4：用scikit-learn找到最好的模型深度学习入门系列

技术人Howzit·2022-02-07 15:09

scikit-learn模型建立与评估

scikit-learn模型建立与评估使用python库分析汽车油耗效率importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltcolumns=["mpg","cylinders

最白の白菜·2022-02-07 15:38

87scikit-learn 机器学习入门实战--线性回归与感知机分类

线性回归与感知机分类线性回归模型scikit-learn中包含的线性模型有最小二乘回归、感知机、逻辑回归、岭回归，贝叶斯回归等，由sklearn.linear_model模块导入。

Jachin111·2022-02-07 09:57

基于Python实现的机器学习算法（线性回归、逻辑回归、BP神经网络、SVM 支持向量机、K-Means 聚类算法、PCA 主成分分析、异常检测）

目录机器学习算法Python实现一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化4、最终运行结果5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归1、代价函数2、梯度3、正则化4、S型函数

newlw·2022-02-04 16:21

numpy 官网文章翻译-2

Pandas、SCIPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image以及其他需要数

·2022-01-18 10:02

NumPy之:NumPy简介教程

比如：Pandas,SciPy,Matplotlib,scikit-learn,scikit-image等。NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。

·2022-01-06 15:39

通过遗传算法进行超参数调整和自动时间序列建模

在这里我们使用python的一个名叫Tpot的包来操作，TPOT是建立在scikit-learn之上，虽然还是处在开发中，但

·2021-12-29 11:09

学习python中的pandas有没有好的教程推荐？

此外还有numpy，keras，Scikit-Learn，Bokeh，Seaborn等速

·2021-12-26 19:08

使用Scikit-Learn构建人脸识别系统

什么是人脸识别人脸识别是将未知个体的人脸与存储记录数据库中的图像进行比较的任务。映射可以是一对一或一对多，这取决于我们是在运行人脸验证还是人脸识别。在本教程中，我们感兴趣的是构建一个面部识别系统，该系统将验证图像(通常称为探测图像)是否存在于预先存在的面部数据库(通常称为评估集)中。直觉建立这样一个系统涉及四个主要步骤：1.检测图像中的人脸可用的人脸检测模型包括MTCNN、FaceNet、Dlib

woshicver·2021-12-06 21:26

深度盘点：初学者必备这 15 个 Scikit-Learn 重要技能

Scikit-Learn是一个非常棒的python库，用于实现机器学习模型和统计建模。

Python学习与数据挖掘·2021-11-28 16:43

《scikit-learn机器学习》支持向量机① - SVM+核函数+sklearn中的SVM 基本算法原理理解

支持向量机：1、SVM1.1算法原理1.2公式推导过程2、常用的核函数2.1如何选择算法3、sklearn中的SVM1、SVMsupportvectormachine支持向量机（二分类模型）这是一种分类算法，针对于数据小的情况，非线性以及高维的分类问题。在小数据的情况下，神经网络的的拟合算法都没有svm好1.1算法原理svm-构造出最大间距的边界，可以提高分类算法的鲁棒性1.2公式推导过程公式推导

Bessie_Lee·2021-11-22 17:26

Python数据科学入门（source code & ebook） — 适合Python零基础

本书主要介绍了Python在数据科学领域的基础工具，包括IPython、Jupyter、NumPy、Pandas、Matplotlib（可视化包）和Scikit-Learn（机器学习）。

CaiBirdHu·2021-11-19 20:39

python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

p=5222原文出处：拓端数据部落公众号在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。

·2021-11-08 17:01

【精品系列】【机器学习实战】【实践项目一】区域房价中位数预测（微调模型）

相反，你可以用Scikit-Learn的GridSearchCV来替你进行探索。你所需要做的只是告诉它你要进行实验的超参数是什么，以及需要尝试的值，它将会使

憶·2021-11-01 12:57

2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛人工智能(网络赛)-本科组赛题

o任务1：Anaconda3、scikit-learn、OpenCV3.X、PyTorch1.8.X、torchvision0.9.X库的安装与配置。

Steven灬·2021-10-26 09:34

毕业设计之 - 微博热点话题舆情聚类分析

这里是丹成学长，今天向大家介绍微博热点话题舆情聚类分析大家可用于毕业设计2开发环境实现使用到了多个第三方模块，主要模块如下所示：jieba使用最广的分词模块pandas高效处理大型数据集常用的python模块Scikit-learn

DanCheng-studio·2021-09-29 10:57

在 Python 中保存和加载机器学习模型

在这篇文章中，您将了解如何使用scikit-learn在Python中保存和加载您的机器学习模型。

·2021-09-23 21:33

基于MaxCompute分布式Python能力的大规模数据科学分析

也就是说只要会用numpy、pandas和scikit-learn之一，就会用MaxCompute分布式Python的能力。本文作者孟硕阿里云智能产品专家一、Pyth

·2021-09-23 18:05

深度学习入门系列13:卷积神经网络概述

深度学习入门系列1：多层感知器概述深度学习入门系列2:用TensorFlow构建你的第一个神经网络深度学习入门系列3:深度学习模型的性能评价方法深度学习入门系列4:用scikit-learn找到最好的模型深度学习入门系列

技术人Howzit·2021-09-15 22:15

一文带你用Python玩转线性回归模型《加利福尼亚房价预测》回归模型评估指标介绍

目录前言1线性回归的Scikit-learn实现1.1导入模块后开始下载数据1.2拆分数据集（训练集和测试集）1.3线性回归建模1.4训练数据1.5模型评估1.6将数据集标准化之后再训练1.7绘制拟合图像

报告，今天也有好好学习·2021-09-14 19:24

Python利用机器学习算法实现垃圾邮件的识别

开发工具**Python版本：**3.6.4相关模块：scikit-learn模块；jieba模块；numpy模块；以及一些Python自带的模块。

·2021-09-03 12:37

GitHub 周榜第一！微软给新手开源的 ML 课程，1.2 万 Star

简介ML-For-Beginners是微软开源的机器学习入门教程，总共有25节课，时间周期为12周，课程主要使用Scikit-learn库。

·2021-07-27 19:58

Python案例实战，机器学习算法，实现垃圾邮件识别

让我们愉快地开始吧~开发工具Python版本：3.6.4相关模块：scikit-learn模块；jieba模块；numpy模块；以及一些Python自带的模块。

·2021-06-26 22:14

scikit-learn决策树算法鸢尾花数据集

1.scikit-learn决策树算法类库scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。

fred_33c7·2021-06-26 01:59

分类算法-朴素贝叶斯分类器

requirements:pandas,numpy,scikit-learn想查看其他经典算法实现可以关注查看本人其他文集。实验结果分析朴素贝叶斯模型被广泛应用于海量互联网文本分类任务。由于

奋斗青春无悔·2021-06-25 18:32

Docker：使用jupyter notebook基础镜像搭建自己的 pytorch 开发环境

启动最基本的jupyternotebook镜像：使用基础镜像jupyter/datascience-notebook,因为它预装了常用的模块：pandas,matplotlib,scipy,seaborn,scikit-learn

新芝麻开门·2021-06-24 19:28

模型评估与验证

一种标准的做法是one-hotencoding独热编码在scikit-learn里面有内建方法。本质上来说，一个有三个可能值的分类特征被转换成了对

南衍儿·2021-06-22 21:30

[python][机器学习][回归]线性回归

为检查代码实现的正确性，可能会与scikit-learn库作对照。

jiedawang·2021-06-20 03:29

扩展Scikit-Learn -- EuroPython 2014 笔记

TheilSen回归嘉宾首先介绍了Scikit-learn和最小二乘法线性回归。这里，最小二乘法有个问题，它对异常值(Outliers)比较敏感。解决的方法是使用Th

有数可据·2021-06-19 23:13

如何用Scikit-learn可视化随机森林中的一棵树

废话不多说，先贴代码fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()#Model(canalsousesingledecisiontree)fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiermodel=RandomForestClassifier(n_estimators=10)#Trainmode

一枚不只关注技术的技术宅·2021-06-14 18:40

分类算法-线性分类器 LogisticRegression and SGDClassifier

requirements:pandas,numpy,scikit-learn想查看其他经典算法实现可以关注查看本人其他文集。实验结果分析LogisticRegressi

奋斗青春无悔·2021-06-13 15:17

岭回归及其Scikit-learn实现

概述对于普通最小二乘的参数估计问题，当模型的各项是相关时，最小二乘估计对于随机误差非常敏感，会产生很大的方差。一般来说，对于没有经过实验设计搜集到的数据，很容易出现这种多重共线性。而岭回归在最小二乘法的基础上通过对回归系数施加‘惩罚’来解决这些问题，具体来说，就是在偏差平方和函数中加上了一个l2正则项，通过正则项来调节参数，删除那些相关的项。岭回归的误差平方和函数为:其中，是控制系数伸缩量的参

殉道者之花火·2021-06-12 19:45

[机智的机器在学习] 机器学习中的归一化和正则化问题

今天我们要说的是，在机器学习常用的算法里面，那些需要归一化，那些不需要，通过scikit-learn中的预处理的一些方法，实际了解如何正则化和归一化数据。

Alvin_2580·2021-06-12 09:15

逻辑斯特回归

+bpxp+cy取1的概率是p所以用次来估计线性模型估计回归系数模型检验模型的有效性的检验指标有很多除了最基本的正确率其次还有混淆矩阵，ROC曲线，KS值预测控制在Python中的scikit-learn

一月芷·2021-06-10 15:33

Python搭建神经网络

幸运的是，scikit-learn提供了一些很有用的数据集生成器，让我们不必为之再造轮子，我们先试试make_moons。生成了两类数据集，分别用红点和蓝点表示。

52hertzWhale·2021-06-10 08:50

SciKit-Learn 加载数据集

吴吃辣·2021-06-09 08:21

工程问题 | pip upgrade problem

问题$pipinstall--upgradeXXXError:Cannotuninstall'scikit-learn

AxsPlayer·2021-06-08 19:01

部署Python数据开发环境（Anaconda + theano/tensorflow/keras/scikit-learn）

开发环境Anaconda+theano/Tensorflow/Keras/scikit-learnAnaconda安装Anaconda实际上是一个python开发环境的集成包，安装好后就已经等于安装好了python+Spyder+JupyterNotebook等等基本工具了，至于Spyder和JupyterNotebook等是何物以及有何用就不细说了。Anaconda下载连接：https://ww

JunoHuen·2021-06-08 10:35

sklearn的高斯混合模型GMM与Kmeans的实现

Scikit-learn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库，包含很多监督学习，非监督学习一级半监督学习的算法。同时也包括数据特征提取，数据清洗等的一些功能。

环境与方法·2021-06-06 07:11

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