【sklearn】第21页

机器学习sklearn实战

机器学习sklearn实战今天开始学习机器学习实战，好多年都没有下定决心把这个学好。

sea_bi·2023-10-15 11:37

机器学习实战 --- sklearn

源码：https://gitee.com/qinlewei/machine_learning.git一、sklearn数据集对于一个初入机器学习的小白来说，数据是分析必不可少的。

不加糖咖啡q·2023-10-15 11:34

Sklearn机器学习使用总结

加载数据集波士顿房价：回归 fromsklearn.datasetsimportload_boston data=load_boston() X,y=data.data,data.target.reshape

Anchovy123·2023-10-15 11:33

sklearn与机器学习

参考：https://www.bilibili.com/video/BV1nt411r7tj?spm_id_from=333.337.search-card.all.click1、人工智能的实现：机器学习机器学习的一个方法人工神经网络，深度学习由此发展而来。2、数据集的构成：特征值+目标值3、机器学习算法分类：监督学习：目标值：类别——分类问题（图片区别猫和狗）目标值：连续性的数据——回归问题（预

fmingzh·2023-10-15 11:33

sklearn机器学习之回归预测的算法应用

只讲述应用方法，具体数学原理自行查阅。。linear_model最小二乘线性回归注意：fit(x,y)之前并未对x进行归一化，测试时可以提前进行归一化，各特征属性量尺寸不宜相差过大。在使用模型时只需要更改train_df的数据选择，X代表训练集的特征向量，y代表训练集的结果数据。测试时只需更改test数据选择即可，predictions代表回归预测输出，arg为y与x的系数关系#将feature字

mocas_wang·2023-10-15 11:03

sklearn 机器学习基本用法

科学计算模块#importnumpyasnp#importpandasaspd##绘图模块#importmatplotlibasmpl#importmatplotlib.pyplotasplt#fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

Steven_yang_1·2023-10-15 11:28

解决Python中的ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn

解决Python中的ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn.__check_build.

冰雪之境·2023-10-15 09:07

Python中的ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘解决方案

Python中的ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn’解决方案当你在使用Python编程语言时，如果遇到类似于"ModuleNotFoundError:Nomodulenamed

代码艺术巧匠·2023-10-15 09:05

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

1.联合概率2.条件概率3.相互独立4.贝叶斯公式5.API：sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（alpha=1.0）朴素贝叶斯分类，拉普拉斯平滑系数朴素在哪：引入了一个很强的条件独立假设

闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

sklearn处理离散变量的问题——以决策树为例

但是在学习决策树的时候（无论是ID3、C4.5还是CART），肯定都知道决策树可以直接天然处理离散特征，那难道sklearn的决策树可以自己判断哪些特征是离散or连续？决策树怎么处理连续特征首先

琦子k·2023-10-15 02:24

lasso特征选择python_转：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法-2

这个方法sklearn中没有直接提供，但是很容易实现，下面继续在波士顿房价数据集上

weixin_39572764·2023-10-14 19:56

lasso特征选择python_scikit-learn--Feature selection(特征选择)

fromsklearn.feature_selectionimportVarianc

pj7u·2023-10-14 19:55

sklearn机器学习：特征选择-Lasso

Lasso的核心作用：特征选择Lasso类的格式sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,precompute

Zen of Data Analysis·2023-10-14 19:16

文本特征抽取

字典特征抽取#文本特征抽取importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerdict_=[

做你的右先生·2023-10-14 12:56

机器学习sklearn之数据预处理及特征选择

之间当数据中几个特征同等重要时：进行归一化，目的是让某一个特征对最终结果不会造成更大的影响公式：x’=(x-min)/(max-min)注：作用于每一列，max为一列的最大值，min为一列的最小值,那么x’为最终结果sklearn

夜风晚凉·2023-10-14 08:22

【机器学习】sklearn特征选择（feature selection）

文章目录特征工程过滤法（Filter）方差过滤相关性过滤卡方过滤F验表互信息法小结嵌入法（Embedded）包装法（Wrapper）特征工程特征提取(featureextraction)特征创造(featurecreation)特征选择(featureselection)从文字，图像，声音等其他非结构化数据中提取新信息作为特征。比如说，从淘宝宝贝的名称中提取出产品类别，产品颜色，是否是网红产品等等

高朗·2023-10-14 08:19

【机器学习】sklearn对数据预处理

文章目录数据处理步骤观察数据数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征处理连续型特征数据处理步骤数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征：编码与哑变量处理连续型特征：二值化与分段观察数据通过pandas读取数据，通过head和info方法大致查看一下数据结论：暂时无需进行无量纲化处Age和Embarked需要进行缺失值处理处理分类型特征：Sex，Embarked，Survived这几个特征的数据只有几类可以

高朗·2023-10-14 08:40

python复现论文：Gaussian Switch Sampling: A Second OrderApproach to Active Learning

shorthandedGauSSforGaussianSwithSampling.importxlwtimportxlrdimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompathlibimportPathfromcollectionsimportOrderedDictfromcopyimportdeepcopyfromsklearn.p

DeniuHe·2023-10-14 05:18

1.1 Linear Models线性模型

sklearn官方文档的中文翻译https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#ordinary-least-squaresIDE使用

qq_36936800·2023-10-14 01:23

安装sklearn包错误解决以及 scikit-learn简介

安装sklearn包错误解决以及scikit-learn简介利用pipinstallsklearn时出现错误pipinstallsklearnLookinginindexes:https://mirrors.aliyun.com

IDIOT___IDIOT·2023-10-13 06:17

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB在sklearn

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

ubuntu系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——numpy、sklearn、TensorFlow、opencv、caffe2、caffe及中间的相关插曲

TableofContents1申明2相关框架的安装2.1准备工作2.2numpy2.3sklearn2.4TensorFlow2.5opencv2.6caffe2（纯cpu版）2.7caffe(重头戏

Zjhao666·2023-10-13 04:10

人工智能讲师专家老师叶梓人工智能讲师之机器学习与深度学习-34

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-10-13 04:55

Tensorflow_keras实战（五）:自定义损失函数和DenseLayer

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportsklearnimportsysimporttimeimporttensorflowa

XB_please·2023-10-12 23:19

AttributeError: ‘ColumnTransformer‘ object has no attribute ‘_name_to_fitted_passthrough‘

使用模型报错#预测数据p1=model_best.predict(new_train)报错信息D:\ProgramFiles(x86)\anaconda\envs\ag\lib\site-packages\sklearn

the_beginner·2023-10-12 20:39

多任务学习

它们之间会存在一定的共享知识，这些知识对两个任务都会有所帮助．这些共享的知识可以是表示（特征）、模型参数或学习算法等．目前，主流的多任务学习方法主要关注表示层面的共享．内容多任务学习（Multi-taskLearning

做程序员的第一天·2023-10-12 19:46

医学图像预处理

#方法一：sklearn.preprocessing.scale()函数fromsklearnimportpreprocessingimportn

落花逐流水·2023-10-12 19:39

一个最简单的数据分析实例（含计算AUROC，绘制P-R曲线）

train.csv可在这里获取或者用其他相似的数据集作为练习importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportr

cqbelt·2023-10-12 08:28

机器学习总结

朴素贝叶斯fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB

净土_0342·2023-10-12 06:38

数字数据集上的K-均值聚类

10、数字数据集上的K-均值聚类importnumpyasnpfromtimeimporttimefromsklearnimportmetricsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.datasetsimport

凌晨思索·2023-10-11 22:21

python实现特征分析--特征重要性和相关系数

feature_importanceimportances=xgb1.feature_importances_2.将某一特征变成随机数，计算袋外误差，误差越高，其重要性越高importance2=[]acc=sklearn.metrics.r2

是一个橙子呀·2023-10-11 11:38

2019-01-20

本周学习回顾：主要学习了验证模型好坏，方法有准确率accuracy，precision，recall，f1score，fbetascore；将数据集拆分为训练集和测试集，训练模型和验证模型的好坏；用sklearn

_mora·2023-10-11 06:34

AI模型评价指标

代码fromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score,f1_score,accuracy_score,confusion_matrixdefcompute_me

一个叫欧维的程序员在此写博客·2023-10-11 01:41

人工智能——监督学习，驱动核心源码详解和Binder超系统学习资源

3.2回归的任务3.3Sklearnvs.回归Sklear

m0_67598738·2023-10-11 00:14

实验1机器学习之线性回归实验

一、实验目的：（1）理解一元线性回归和多元线性回归的数学原理，能够利用sklearn中相关库解决现实世界中的各类回归问题；（2）掌握利用matplotlib对一元线性回归模型进行可视化的方法，并分析模型的优劣

星星失眠️·2023-10-11 00:38

02-18 周六图解机器学习之SMV 第五章5-2

#%程序5-2名称：sklearnsupportvectors.pyfromsklearn

思影影思·2023-10-10 19:32

用k折交叉验证LDA（LinearDiscriminantAnalysis）的有效性

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysislda

昔韭尒·2023-10-10 19:18

机器学习决策树模型实现-------鸢尾花的分类问题

机器学习决策树模型实现-------鸢尾花的分类问题1）鸢尾花问题的数据通过如下方式生成fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()X=iris.dataY

Amar la vida·2023-10-10 13:49

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（7）：主成分分析 PCA（附源码和实现效果）

实现代码fromsklearn.decompositionimportPCAimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX

数据杂坛·2023-10-10 12:52

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（8）：方差分析ANOVA（附源码和实现效果）

实现代码fromsklearn.feature_selectionimportf_classifimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX

数据杂坛·2023-10-10 12:52

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（9）：卡方检验（附源码和实现效果）

实现代码fromsklearn.feature_selectionimportchi2importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX

数据杂坛·2023-10-10 12:07

sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化

很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差例如:RBF核的SVM，L1和L2正则的线性回归sklearn.preprocessing.StandardScaler

超急小霸王·2023-10-10 07:38

数据分析实战---KNN手写数字识别

KNN手写数字识别实战大纲1.算法背景2.sklearn接口API3.手写数字识别实战算法背景KNN(K-NearestNeighbor):算法核心为：“近朱者赤，近墨者黑”。

一只躺在风口的�·2023-10-10 05:46

使用spark 训练机器学习大数据量情况下模型-native bayes

目前，有许多机器学习的工具性platform，如sklearn等，提供一系列训练和预测模型的工具，适当的运用好工具，不仅可以提高工作效率，模型的train和predict的实战训练，也可以帮助更好的理解机器学习模型的原理

小小兰哈哈·2023-10-09 23:27

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例

niartnelis·2023-10-09 14:59

Linux Mint 安装sklearn步骤

Moon100·2023-10-09 11:29

论文笔记：多任务学习在美团推荐中的应用

的一篇关于多任务学习的论文（也是美团在多任务学习领域的一个应用）《ModelingtheSequentialDependenceamongAudienceMulti-stepConversionswithMulti-taskLearninginTargetedDisplayAdvertising

NLP论文解读·2023-10-09 05:08

svd降维 python案例_机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之降维究竟是怎样实现...

简述在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。同时，在高维数据中，必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音)，或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关)。我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量，让我们在降维的过程中，能够即减少特征的数量，又保留大部分有效信息——

weixin_39683598·2023-10-08 19:59

使用Sklearn学习降维算法PCA和SVD

1.2，sklearn中的降维算法2，PCA与SVD2.1，降维究竟是怎样实现？

理科男同学·2023-10-08 19:58

sklearn中的降维算法PCA和SVD

1概述1.1什么叫“维度”对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行*列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。但一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是（2,3,4）。数组中的每一张表，都可以是一个特

momokofly·2023-10-08 19:28

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