【sklearn】第20页

sklearn.datasets--学习笔记

自带的经典小数据集波士顿房价数据:适用于回归任务包含了506处波士顿不同地理位置的房产的房价数据（因变量），和与之对应的包含房屋以及房屋周围的详细信息（自量），其中包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等13个维度的数据。使用load_boston(return_X_y=False)方法来导出数据，其中参数return_X_y控制输出数据的结构，若选为

Wsyoneself·2023-10-21 10:18

sklearn.datasets.make_circles

目录参考资料sklearn.datasets.make_circles（n_samples=100，shuffle=True，noise=None，random_state=None，factor=0.8

赵孝正·2023-10-21 10:18

【机器学习】使用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据，python

python使用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据，代码传送门：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfrommatplotlibimportpyplotdata

HelenLee01·2023-10-21 10:47

Sklearn.datasets

作为Python中经典的机器学习模块，sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集，本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍

lty_sky·2023-10-21 10:41

Python 数据集：乳腺癌数据集（from sklearn.datasets import load_breast_cancer）。

数据集：乳腺癌数据集（fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer）。

蒙娜丽莎的Java·2023-10-21 10:10

sklearn.datasets中的make_blobs函数解析

sklearn.datasets中的make_blobs函数在机器学习生成数据集以自建模型中应用广泛，此文就其格式及参数设置说明如下:函数格式及默认参数设置sklearn.datasets.make_blobs

Zen of Data Analysis·2023-10-21 10:39

sklearn.datasets.make_blobs()函数详解

sklearn1.0.1sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,*,centers=None,cluster_std=1.0,center_box

Vertira·2023-10-21 10:07

【Python机器学习】sklearn.datasets其他通用函数

为什么了解Sklearn中的其他或通用数据集和函数这么重要？在数据科学和机器学习的世界里，数据是一切的基础。但获取和处理数据通常都是一项非常耗时和复杂的任务。

Mr数据杨·2023-10-21 10:35

MMoE: 基于多门专家混合的多任务学习任务关系建模

文章链接：ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts发表会议:KKD2018（KnowledgeDiscoveryandDataMining

恭仔さん·2023-10-21 08:55

sklearn的train_test_split

train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。格式：X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state=0)参数解释：train_data：被

照膽·2023-10-21 07:24

【综述】多任务学习

前言本文对多任务学习(multi-tasklearning,MTL)领域近期的综述文章进行整理，从模型结构和训练过程两个层面回顾了其发展变化，旨在提供一份MTL入门指南，帮助大家快速了解多任务学习的进化史

allein_STR·2023-10-21 06:49

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

【机器学习入门笔记】第八篇-随机森林

使用泰坦尼克数据，用sklearn决策树和随机森林进行预测比对1.决策树（准确率：0.7811550）#1)获取数据importpandasaspddata=pd.read_csv("titanic.csv

细细东风能找到好工作·2023-10-21 04:22

机器学习强化(回归)

一、鸢尾花(线性回归)importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

weixin_54475711·2023-10-21 02:52

机器学习小技巧，各算法建模代码

一、机器学习常用技巧1.自动编码方法:第一种是pd.Categorical().Codes第二种是用:LableEncoder非常智能，会按照原数据的某种顺序关系来编码sklearn：先fromsklearn.preprocessingimportLableEncoderLableEncoder

于得水Fake_water·2023-10-21 02:20

hands on machine learning with sklearn and tensorflow Chapter2.读书笔记（一）大局观

目录（略）1.尽量使用真实数据工作。书中提供了一些网络中常见的真实数据，供大家练习。作者最后选取了加利福尼亚1990年房价数据，为了方便教学，对特征做了一些增删。数据集包含的每个街区的平均人口，平均收入，经度，纬度，包含的房间数，平均房屋价格等等。2.大局观做机器学习任务首先要建立大局观，而不是一上来闷头就做。书中这点就讲的很好，要结合boss的任务要求安排详细的计划。首先作者提出，作为有条理的数

seekermp4·2023-10-21 02:18

机器学习tip：sklearn中的pipeline

文章目录1加载数据集2构思算法的流程3Pipeline执行流程的分析ReferenceStatement一个典型的机器学习构建包含若干个过程源数据ETL数据预处理特征选取模型训练与验证一个典型的机器学习构建包含若干个过程以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水线式工作流程则存在着可行性，对利用spa

猛码Memmat·2023-10-21 02:13

决策树的调参，比较直观的代码显示

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digits,load_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

tiwolf_li·2023-10-21 02:59

混淆矩阵绘制

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#示例的真实标签和预测标签true_labels

huahuahuahhhh·2023-10-20 19:04

Multi-Task

Multi-TaskLearningUsingUncertaintytoWeighLossesforSceneGeometryandSemantics

悠悠渔隐·2023-10-20 16:42

用Python实现数据化运营分析实例：销售预测

数据源地址：https://pan.baidu.com/s/1VE7zmWiToI5A4zuc8zmZaQ#导入库importreimportnumpyfromsklearnimportlinear_modelfrommatplotlibimportpyplotaspl

overad·2023-10-20 13:10

Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）

文章目录五、DBSCAN（密度聚类）5.1基础概念5.2DBSCAN算法优缺点六、AffinityPropagation（AP聚类）6.1算法描述6.2AP算法选举例子理解：七、GaussianMixturemodel（高斯混合模型GMM）7.0协方差与相关性7.1高斯模型7.2高斯混合模型7.2.1EM算法八、谱聚类九、聚类衡量指标（无标签）9.1轮廓系数9.2CH分数9.3戴维森堡丁指数（DB

wa1tzy·2023-10-20 10:20

用Python实现逻辑回归

下面是Python代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_sele

code_welike·2023-10-20 10:33

Logistic回归（逻辑回归）及python代码实现

python代码实现生成数据集不使用其他库实现定义激活函数（标准Logistic函数即Sigmoid函数）定义LogisticRegression类调用LogisticRegression类解决分类问题使用sklearn

阿库塔姆·2023-10-20 10:31

抽样学习过程中遇到的Python问题

举例：frommodule_nameimportattribute_name(asname)#通用形式,加上asname后只能通过name来引用fromsklearn.utilsimportcheck_random_state

忘词x·2023-10-20 03:07

独热编码 One Hot Encode with scikit-learn

第一种方法fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder首先需要使用LabelEncoder

lvmao·2023-10-20 03:14

sklearn中的fit/transform/fit_transform

对于fit和transform，sklearn和sparkml都存在，fit可以翻译为拟合，transform翻译为转换fit:拟合出模型，输入为dataframe或者数据，输出为拟合出的模型transform

王金松·2023-10-20 03:26

Adaboost-python手推源码不调用库-有手就会

1.1导入库importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimport

我也想搞机器学习·2023-10-20 00:30

【七月Python入门】第八课常用第三方模块

1.python第三方库：数值计算numpy（矩阵向量加减乘除等）、数据处理分析pandas、可视化matplotlib／seaborn、机器学习sklearn／keras、交互pygame、网络selenium

麦片加奶不加糖·2023-10-19 15:48

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块有监督学习1 交叉分解,高斯过程,保序回归

cross_decomposition1.简介:该模块用于进行"交叉分解"(crossdecomposition)2.使用:"典型相关分析"(CanonicalCorrelationAnalysis;CCA):classsklearn.cross_decomposition.CCA

EdVzAs·2023-10-19 14:19

【Scikit-Learn 中文文档】交叉分解 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/cross_decomposition.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org

geekidentity·2023-10-19 14:44

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习1 聚类2

一.cluster2.使用(2)函数:执行"近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering):[,,=]sklearn.cluster.affinity_propagation

EdVzAs·2023-10-19 11:24

用python语言实现谱聚类

下面是用Python实现谱聚类的一个简单例子：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportSpectralClustering#假设有1000个样本，每个样本有10个特征

dax eursir·2023-10-19 11:53

【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/biclustering.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/

geekidentity·2023-10-19 11:52

Python手册(Machine Learning)--sklearn

scikit-learn(sklearn)官方文档中文

WilenWu·2023-10-19 11:22

Linear、Logistic回归

简单实例（波士顿房价）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets#高版本scikit-sklearn中已经删除了该方法

怎么全是重名·2023-10-19 10:26

朴素贝叶斯（基于概率论）

P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率简单代码实例fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive

怎么全是重名·2023-10-19 10:52

【机器学习】聚类算法Kmeans

文章目录聚类Kmeans时间复杂度sklearn.cluster.KMeansn_clusters模型评估指标轮廓系数卡林斯基-哈拉巴斯指数init&random_state&n_init：初始质心max_iter

高朗·2023-10-19 09:00

机器学习笔记四：线性回归（Linear regression）及房屋数据集的回归

思路： 1.首先，我们自己编写线性回归函数，看看整个计算的流程； 2.使用sklearn进行线性回归计算； 3.对比以上两种方法的优缺点。

Amyniez·2023-10-19 03:43

利用 NLP 超能力：一步步介绍Hugging Face微调教程

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportto

TD程序员·2023-10-19 03:12

2020-03-21

fromsklearn.datasetsimportload_irisfro

陆寒晨·2023-10-19 01:58

xgboost配置GPU

以上版本配置xgboost（2.0.0）GPU可以直接调用直接安装即可pipinstallxgboost==2.0.01、测试GPU代码如果测试不通过，考虑2、3importxgboostasxgbfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfr

平原2018·2023-10-19 00:28

高斯朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候，运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0（不做平滑的情况下），

niartnelis·2023-10-18 11:48

（sklearn）机器学习（八）回归与聚类算法

回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法（无监督学习）1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归？线性回归线性回归是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式线性模型：自变量是一次方参数是一次方损失函数/cost/成本函数/目标函数最小二乘法优化损失：优化方法？正规方程能直接求解

勇气在前·2023-10-18 08:11

13_线性回归分析、线性模型、损失函数、最小二乘法之梯度下降、回归性能评估、sklearn回归评估API、线性回归正规方程，梯度下降API、梯度下降和正规方程对比

1.线性回归1.1线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：1.2定义定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。一元线性回归：涉及到的变量只有一个。多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上。要注意的是：预测结果与真实值是有一定的误差的。单变量：多变量：1.3损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损

涂作权的博客·2023-10-18 08:38

机器学习基础之《回归与聚类算法（3）—线性回归优化：岭回归》

只不过在算法建立回归方程时候，加上L2正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果二、API1、sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,

csj50·2023-10-18 07:01

机器学习实战城市居民消费水平

importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansdefloadData(filePath):fr=open(filePath,'r+')lines=fr.readlines

让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:01

朴素贝叶斯对新闻文本分类

fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups#导入新闻数据fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#

让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:30

特征选择__过滤型

过滤型--方差过滤法过滤方差较低的特征fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold#方差阈值selector=VarianceThreshold

紫弟·2023-10-17 23:14

欠拟合和过拟合现象：多项式方法解决过拟合

102692708用一个例子与感受一下欠拟合：注意升维#演示一下欠拟合场景importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimpo

每天都要被自己菜醒·2023-10-17 22:05

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