【scikit-learn 第49页

windows10环境下在annaconda环境中出现pandas和 scikit-learn导包错误ImportError解决方案

在annaconda环境下运行机器学习是发现pandas和sklearn发生导包错误,具体如下:bug1ImportError:Cextension:Nomodulenamed'pandas._libs.tslib'notbuilt.Ifyouwanttoimportpand关键词:bug2ImportError:Nomodulenamed'sklearn.__check_build._check

十八水·2020-07-30 19:40

python sklearn 机器学习库的安装

sklearn的扩展包地址：https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.18.1安装方式

laotumingke·2020-07-30 19:40

python机器学习包 Windows下 pip安装 scikit-learn numpy scipy

python机器学习包Windows10下pip安装scikit-learnnumpyscipyrequirements:`windows10`python2.7`pip9.0.1`numpy`scipy`sklearn1pip的安装1.1下载pip下载地址是：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads：下载完成之后，解压到一个文件夹，用CMD控制台进入解

Scofield_Phil·2020-07-30 19:08

在win10上安装机器学习所需的各种python包(NumPy、scipy、scikit-learn、pandas)

这就要为电脑安装各种所需的python包，包括NumPy、scipy、scikit-learn、pandas。下面一一介绍。

Aaron_1993·2020-07-30 19:21

Windows下安装Python机器学习相关的sklearn（scikit-learn）模块

install-bleeding-edge截图如下：在cmd窗口下输入：pipinstall-Uscikit-learn（安装或更新都是输入这个命令）因为我先安装了Anaconda，所以默认安装了0.17版本的scikit-learn

vatermutter·2020-07-30 19:56

下载sklearn（scikit-learn）模块时出现Solving environment: failed 错误

提前说明一下，我的是在Anaconda3里面装的sklearn包，TensorFlow是gpu版1.10.0，Python3.5.6无论输入命令为condainstallsklearn还是上面的嗾使报这个错然后我去它给的地址：http://anaconda.org搜了sklearn包，选择下载人数最多的，点入之后，会给你一条命令，复制命令执行就行了。但是，下载的时候需要把一些报的版本降级。。。当然

苍白的小包叽·2020-07-30 19:46

Python机器学习库sklearn的安装

Python机器学习库sklearn的安装scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口，可以让用户简单

杨航JAVA·2020-07-30 18:31

python sklearn2pmml

问题导读1.scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库，那么如何将scikit-learn训练好的模型直接导出为PMML呢？2.如何将原有pickle格式的模型文件转换为PMML?

dicoulun6888·2020-07-30 18:56

sklearn模块安装

fromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVpipinstallsklearnpython3-mpipinstallscikit-learn检查Scikit-Learn

ML_amateur·2020-07-30 18:46

github - Python人工智能与机器学习开源项目前20

TensorFlow凭借着三位数的贡献者增长量成为新的冠军，Scikit-learn虽然跌落至第二，但仍然拥有相当庞大的贡献者群体。”迈入机器学习与人工智能领域绝非易事。

Silence_广·2020-07-30 18:37

用少于10行代码训练前沿深度学习新药研发模型

DeepPurpose的操作模式是像scikit-learn一样。只需几

PaperWeekly·2020-07-30 14:36

机器学习和数据科学攻略

机器学习和数据科学攻略1学习Python、数据科学工具和机器学习概念2学习通过Pandas、Numpy和Matplotlib进行数据分析、操作和可视化3借助scikit-learn学习机器学习4学习深度学习神经网络

_John_Tian_·2020-07-30 12:49

ubuntu下的anaconda安装

它默认安装以下package：NumPy+SciPy的底层组合Pandas对结构化/非结构化数据的转换以及灵活的处理Statsmodels，Scikit-Learn、NetworkX等对于数据挖掘的支第一步

linhai1028·2020-07-30 12:46

sklearn库之监督实习——k近邻和线性模型

fromsklearn.datasetimportload_iris#加载鸢尾花数据集使用scikit-learn时，数据通常用大写的X表示，而标签用小写的y表示。

xylbill97·2020-07-30 06:26

机器学习实战(基于Scikit-Learn和TensorFlow)

第一部分机器学习基础第一章-机器学习概览本章是机器学习的最初级入门，这里会介绍很多的机器学习相关术语，应当熟记于心。1什么是机器学习：笔者：直观而言，机器学习就是让机器去学习。学什么呢?学习人类的思维方式，让计算机具备学习能力；官方：一个计算机程序在完成任务Task之后，获得一定的经验Experience,其表现效果为Performance，同时如果该任务Task的性能Performance会随着

一只懒猪猪·2020-07-30 04:51

scikit-learn Preprocessing学习笔记（二）

Preprocessing是Pythonscikitlearn第六个模块，主要介绍了如何对于数据集的预处理。以下内容包含了一些个人观点和理解，如有疏漏或错误，欢迎补充和指出。ShouldIstandardizetheinputcases(rowvectors)？Whereasstandardizingvariablesisusuallybeneficial,theeffectofstandardi

飞奔的熊猫·2020-07-30 01:17

scikit-learn Preprocessing学习笔记（一）

Preprocessing是Pythonscikitlearn第六个模块，主要介绍了如何对于数据集的预处理。以下内容包含了一些个人观点和理解，如有疏漏或错误，欢迎补充和指出。首先，为什么要对数据进行预处理？ShouldInormalize/standardize/rescalethedata文章中介绍了一些笔者的理解和感悟。我从中翻译和摘取了一些要点。我个人认为与怎么去利用函数包进行预处理数据相比

飞奔的熊猫·2020-07-30 01:16

【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub:https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不

那伊抹微笑·2020-07-30 01:46

（argparse joblib keras psutil scikit-learn>=0.18.1 scipy simplejson tensorfl

方法1.在pycharm中一种简单的下载包的方式：文件-->设置-->右上角“+”-->输入要下载的包进行搜索-->点击下方安装方法2.cd切换到requirements.txt这个文件所在的目录（或者手动进入，然后右键从终端运行），再执行这个命令pipinstall-rrequirements.txt（若提示用--user，则用以下命令：pipinstall-rrequirements.txt-

高兴就好(石·2020-07-30 00:46

Scikit-Learn的基本使用

Scikit-Learn是用Python开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。

ZhaoYang_zy·2020-07-30 00:58

用 Python 做数据处理必看：12 个使效率倍增的 Pandas 技巧（上下）

Pandas，加上Scikit-learn几乎能构成了数据科

sherri_du·2020-07-30 00:04

5个提高效率的Pandas实用技巧

它与Scikit-learn两个模块几乎提供了数据科学家所需的全部工具。本

qq_32506555·2020-07-29 22:38

scikit-learn官方文档-preprocessing data(数据预处理)

一、标准化，均值和方差缩放数据集的标准化是许多在scikit-learn中实现的机器学习估计器的普遍要求。如果单个特征或多或少看起来不像标准正态分布数据，则它们的性能可能会很差。

TIAN_R·2020-07-29 21:27

Scikit-learn：数据预处理Preprocessing data

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247679本blog内容有特征预处理（标准化、归一化、正则化、特征二值化、缺失值处理）和标签label预处理（label二值化、multi-label多值化）。特征的预处理基础知识参考[数据标准化/归一化normalization][均值、方差与协方差矩阵][矩阵论：向量范数和矩阵范数]Note:一

-柚子皮-·2020-07-29 21:46

机器学习 scikit-learn基本使用

Python的scikit-learn库实现了很多机器学习算法。我们来学习一下scikit-learn的简单使用。安装这里使用的是Python3.6,所以pip安装命令使用pip3。

jeikerxiao·2020-07-29 19:53

第1139期AI100_机器学习日报(2017-10-31)

网路冷眼特征选择常用算法@大数据_机器学习Kaggle文本建模基础与技巧@爱可可-爱生活机器学习新手值得收藏的6张速查表(JupyterNotebook/NumPy/Pandas/Matplotlib/Keras/Scikit-Learn

机器学习日报·2020-07-29 16:16

Scikit-Learn框架

1.Datasetscikit-learn提供了一些标准数据集（datasets），比如用于分类学习的iris和digits数据集，还有用于归约的bostonhouseprices数据集。其使用方式非常简单如下所示：$python>>>fromsklearnimportdatasets>>>iris=datasets.load_iris()>>>digits=datasets.load_digit

a567676·2020-07-29 16:10

scikit-learn 入门

介绍：用scikit-learn做机器学习问题定义：一个学习问题就是用利用一组样本数据去预测未知的事物。

KayZhou·2020-07-29 16:05

核密度估计丨数析学院

本节将向大家介绍在Python中如何利用Scikit-Learn库中的相关工具，对数据集的样本分布进行核密度估计。

Datartisan数据工匠·2020-07-29 15:48

【机器学习实验】scikit-learn的主要模块和基本使用

在从事数据科学的人中，最常用的工具就是R和Python了，每个工具都有其利弊，但是Python在各方面都相对胜出一些，这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法。

JasonDing1354·2020-07-29 15:03

anaconda2 打开jupyter Notebook及简单使用

Anaconda集成了NumPy,Pandas,matplotlib,scikit-learn,jupyternotebook等很多的工具包。在安装上简便很多。

心雨心辰·2020-07-29 14:49

消灭假新闻：使用Scikit-Learn检测虚假新闻

检测假新闻不是一项容易的任务，首先，要定义是什么是假新闻。你需要找到一个关于虚假新闻的定义，而且必须正确地对真实和虚假的新闻进行标签（希望在类似的话题上能表现出明显的区别）。为了进一步了解这个问题，我推荐MiguelMartinez-Alvarez的文章“如何利用机器学习和AI解决虚假新闻问题”（链接地址为https://miguelmalvarez.com/2017/03/23/how-can-

whale52hertz·2020-07-29 14:03

带学《机器学习实用指南》Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow（第二章）

我对本书中的代码做了详尽的注释，放到了我的github，star我哦(✪ω✪)Q：端到端（endtoend）end-to-end（端对端）的方法，一端输入我的原始数据，一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出，中间的步骤全部都不管。转自TopCoderの陳澤澤Q：对收入中位数进行缩放，分类你或许会这么想，书中为什么要将收入中位数进行分类呢？书中把所有的数据除以1.5，并将大于5的归于5，其实是在将

弓長知行·2020-07-29 11:41

scikit-learn：4.2.3. Text feature extraction

1、thebagofwordsrepresentation将rawdata表示成长度固定的数字特征向量，scikit-learn提供了三个方式：tokenizing：给每一个token（字、词，粒度自己把握

mmc2015·2020-07-29 10:13

scikit-learn：4.2. Feature extraction（特征提取，不是特征选择）

http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html带病在网吧里。。。。。。写，求支持。。。1、首先澄清两个概念：特征提取和特征选择（FeatureextractionisverydifferentfromFeatureselection）。theformerconsistsintransformingarbitrarydat

mmc2015·2020-07-29 10:13

sklearn 特征选择与特征抽取 —— feature_selection、feature_extraction

1.feature_selection首先，我们以利用scikit-learn对数据进行逻辑分析为例，进行说明scikit-learn的使用流程。

Inside_Zhang·2020-07-29 10:27

主成分分析丨数析学院

主成分分析是数据科学中常见的降维方法，本节将向大家介绍在Python中利用Scikit-Learn工具包进行主成分分析的方法与技巧。

Datartisan数据工匠·2020-07-29 09:10

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第12章利用TensorFlow自定义模型并训练(Custom Models and Training with

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第12章利用TensorFlow自定义模型并训练(CustomModelsandTrainingwithTensorFlow

bigcindy·2020-07-29 09:28

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow—第五章笔记

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow—第五章笔记支持向量机支持向量机（简称SVM）是一个功能强大并且全面的机器学习模型，它能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常值检测任务

Coder_py·2020-07-29 09:03

【转】Scikit-learn技巧（拓展）总结

最近看了《Python数据挖掘入门与实战》，网上有说翻译地不好的，但是说实话，我觉得这本书还是相当不错的。作者RobertLayton是sklearn的开发者之一，书中介绍了很多sklearn使用的技巧和拓展的方法。这里就书中关于sklearn的部分，还有自己学习sklearn的知识，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。《Python数据挖掘入门与实战》.png1scikit-

weixin_30471561·2020-07-29 06:09

Scikit-learn总结: 常用方法

Scikit-learn总结在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。

iken_g·2020-07-29 06:03

机器学习面试- Scikit-learn

●FocalLoss介绍一下参考回答：Focalloss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。损失函数形式：Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样

Happy丶lazy·2020-07-29 05:29

sklearn（scikit-learn）使用技巧

本文转载自：http://www.jianshu.com/p/516f009c0875在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。

求知者_123·2020-07-29 05:31

Scikit-learn：最近邻搜索sklearn.neighbors

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836balltreek-dtree也有问题[最近邻查找算法kd-tree]。矩形并不是用到这里最好的方式。偏斜的数据集会造成我们想要保持树的平衡与保持区域的正方形特性的冲突。另外，矩形甚至是正方形并不是用在这里最完美的形状，由于它的角。如果图6中的圆再大一些，即黑点距离目标点点再远一些，圆就会

-柚子皮-·2020-07-29 05:10

Python 特征工程丨数析学院

在数据分析中，特征选择往往是我们面临的首要难题，本节将向大家介绍Scikit-Learn提供的特征工程相关工具，以便我们在Python中更好地对模型的特征进行处理。

Datartisan数据工匠·2020-07-29 05:59

scikit-learn 线性回归算法

文章目录ReferenceAbstract前言线性回归算法1.LinearRegression2.Ridge回归类家族2.1Ridge2.2RidgeCV3.Lasso回归类家族3.1Lasso3.2LassoCV3.3LassoLars3.4LassoLarsCV3.5LassoLarsIC4.ElasticNet回归类家族4.1ElasticNet4.2ElasticNetCV5.Orthog

TardisAza·2020-07-29 03:13

Scikit-learn与Tensorflow_Aurelien——2017学习笔记 chapter1-2

一.机器学习资源1.机器学习codeexample开源网站https://github.com/ageron/handson-ml2.机器学习网上课程吴恩达：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/sHfVT/optimization-objectiveGeoffreyHinton:https://www.coursera.o

zhuiyuan2012·2020-07-29 03:40

监督式机器学习（三）之knn模型加载、训练、预测

前面已经介绍了iris数据集的加载和预处理，接下来继续学习使用scikit-learn建模。分类问题：根据数据集目标特性或属性，将待预测值划分到已有类别中。

yuxing_miao·2020-07-29 02:14

Python支持向量机（SVM）实例

Python中我们有sklearn工具包来进行机器学习算法训练，Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法。以下内容参考自https://

Reacubeth·2020-07-29 01:23

Kaggle课程 | lecture 1 机器学习算法、工具与流程概述

主要内容应用领域常用算法算法之间的联系工具常用scikit-learn,文本分析用gensim，数据处理用Numpy、matplotlib、pandas，深度学习有tensorflow、caffe、keras

茁壮小草·2020-07-29 01:49

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