玩转Scikit-learn

Anaconda3 介绍和安装

它集成了大量常用的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。
gorgor在码农·2025-02-16 23:25

H3C路由交换核心命令宝典，助你轻松玩转网络配置

H3C（新华三）作为国内网络设备的领军品牌，其路由器和交换机广泛应用于企业、数据中心及运营商网络。掌握H3C设备的配置命令，是网络工程师的必备技能！本文结合2025年最新技术文档与实战经验，系统梳理基础配置、VLAN管理、路由协议、IRF堆叠、安全加固等场景的核心命令，助你从“小白”进阶为“大神”！文末还附赠高频踩坑指南，速速收藏⭐！一、基础配置篇：快速上手H3C设备1.设备初始化与视图切换进入系
wljslmz·2025-02-16 20:30

玩转代理模式

文章目录什么是代理模式举例：代理模式结构代理模式适用场景实现方式代理模式的优缺点优点：缺点：什么是代理模式代理模式，主要用途就是代理一个某一个所需要的物件，但是我们不直接使用这个物件，我们用一个代理接口来代替我们使用这个物件。举例：信用卡是银行账户的代理，银行账户则是一大捆现金的代理。它们都实现了同样的接口，均可用于进行支付。消费者会非常满意，因为不必随身携带大量现金；商店老板同样会十分高兴，因为
清泓y·2025-02-16 19:58

Python数据处理之导入导出Excel数据

准备工作：让Python与Excel握手言欢数据入境：把Excel表格里的宝藏带入Python世界数据出境：将Python分析结果优雅地送回Excel家园玩转数据：用Python对Excel数据进行清洗
master_chenchengg·2025-02-16 19:26

【Linux】玩转Linux操作系统（七）磁盘管理

磁盘管理列出文件系统的磁盘使用状况-df。[root~]#df-hFilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedon/dev/vda140G5.0G33G14%/devtmpfs486M0486M0%/devtmpfs497M0497M0%/dev/shmtmpfs497M356K496M1%/runtmpfs497M0497M0%/sys/fs/cgrouptmpfs100
寒山独见君~·2025-02-15 22:47

Python编程笔记

关于python在安装第三方库时遇到的问题（numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn）软件设计模式课程设计---Python实现学生信息管理系统（MySQL数据库+前端可视化
我真不会起名字啊·2025-02-15 11:58

Kubernetes 访问集群 API 的方法

如果你还没有集群，你可以通过Minikube构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面的Kubernetes练习环境之一：Killercoda玩转Kubernetes要获知版本信息，请输入kubectlversion
深度视觉机器·2025-02-14 23:43

Python中的决策树算法探索

下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。
Soft_Leader·2025-02-14 22:40

教你用华为云玩转物联网开发

声明：本篇文章部分资料来自直播HCSD专家讲堂《一节课玩转物联网开发》，本课程为直播课程本篇文章将带大家了解物联网数据在华为云loT平台上端到端流转的过程，并指导大家基于华为云IoTDA及可视化大屏服务
程思扬·2025-02-14 16:21

wpa_supplicant源码理解

wpa_ssid结构wpa_supplicant源码分析--conf配置文件|Winddoing'sNotes[OpenWrtWiki]WirelessModes2、wpa_supplicant的目录介绍玩转
追梦-北极星·2025-02-14 13:03

【Git 命令大全：从零开始，轻松玩转版本控制】

Git的基本使用和命令前言Git是目前最流行的分布式版本控制系统，广泛应用于软件开发中。掌握Git的基本使用和命令，对于开发者来说至关重要。本文将详细介绍Git的基本概念、常用命令以及一些实用技巧，帮助您快速上手Git。关键词Git,版本控制,分布式,代码管理,分支管理,合并,冲突解决,提交,推送,拉取,克隆,仓库,远程仓库,本地仓库,工作区,暂存区,版本回退,标签,钩子,协作开发,代码审查,持续
程序员远仔·2025-02-14 12:24

sklearn_pandas.DataFrameMapper的用法

文章目录介绍主要作用基本用法示例对不同列应用不同的转换器对多列应用相同的转换器输出为PandasDataFrame注意事项转换器的适用性：输出格式：与scikit-learn的兼容性：介绍DataFrameMapper
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:27

《玩转AI大模型：从入门到创新实践》（5）第三章 对话AI：从“尬聊”到高效助手

第三章对话AI：从“尬聊”到高效助手3.1文本对话实战：ChatGPT与国产大模型一、青铜到王者的三段式提问进化论新手村任务：从“社恐”到“社牛”的进化还是要经历很多的阶段和AI毒打，父母直男式的话语总是不受欢迎，而温情的诉说总会让人暖心。每个人使用AI的人都是从新手村出发，一路从青铜打到王者，当然不乏各种攻略辅助。阶段一：人类の社恐式提问（青铜段位）症状诊断：当人类初次面对AI，提问水平堪比直男
caridle·2025-02-14 00:13

玩转序列化，用这个库就对了：Python的pickle库

文章目录玩转序列化，用这个库就对了：Python的pickle库背景什么是pickle库？如何安装这个库？
正东AI·2025-02-13 12:42

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型引言：一、打破认知：Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java？
prince_zxill·2025-02-12 20:12

定向修手修脸，教你玩转局部重绘!

文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。当你借助AI绘制了一张非常满意的图片后却绕不开其中的一些“硬伤”的时候，是会重新画一张进行抽卡，还是咬牙把错误咽下去呢？不用担心，可以进行修复哈。扩散算法给AI生成图片带了无限的可能性，但是相应的准确性就是个问题了，在生成图片的过程中比如会出现四肢混乱，场景错位等等。不
AI绘画哇哒哒·2025-02-12 20:39

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC
宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

深入解析Python继承：玩转super()，让你的代码更优雅！

1.super()基础在Python中，super()是一个用于调用父类方法的函数。它通常用于多重继承中，自动处理继承关系，确保正确调用父类的方法。classParent:def__init__(self,name):self.name=namedefspeak(self):print(f"{self.name}speaks")classChild(Parent):def__init__(self
小南AI学院·2025-02-11 11:53

玩转maven

Maven是一个项目管理工具，它包含了一个项目对象模型(ProjectObjectModel)，一组标准集合，一个项目生命周期(ProjectLifecycle)，一个依赖管理系统(DependencyManagementSystem)，和用来运行定义在生命周期阶段(phase)中插件(plugin)目标(goal)的逻辑。当你使用Maven的时候，你用一个明确定义的项目对象模型来描述你的项目，然
weixin_30292745·2025-02-11 11:22

玩转OSGI-ApacheFelix（三）MAVEN

3.2Bundle-SymbolicName3.3Bundle-Version3.4Export-Package3.5Import-Package3.6DynamicImport-Package3.7Bundle-Classpath4.项目下载1.前言本章内容接第二篇玩转
八方来财添好运·2025-02-11 11:51

从零开始玩转DeepSeek：新手入门到高手进阶的全攻略

一、初识DeepSeek：人工智能的"瑞士军刀"1.1DeepSeek是什么？DeepSeek就像一把人工智能领域的"瑞士军刀"，它整合了自然语言处理、数据分析、智能推荐等多项能力。想象一下，你有一个24小时待命的智能助手，能帮你写代码、分析市场趋势、甚至生成创意文案——这就是DeepSeek的魅力。不同于传统AI工具的单功能定位，它更像是一个"全能型选手"，尤其擅长处理复杂问题。1.2为什么选择
skyksksksksks·2025-02-10 14:03

【Deepseek】玩转deepseek的20个提示词模版

【Deepseek】玩转deepseek的20个提示词模版写在前面，最强提示词：说人话万能提示词代码改写代码解释代码生成AI算命AI情绪价值提供者小红书输出物理公式推导PDF转markdown内容分类结构化输出角色扮演角色扮演
prince_zxill·2025-02-09 10:25

玩转Docker | 使用Docker部署Servas书签管理工具

玩转Docker|使用Docker部署Servas书签管理工具前言一、Servas介绍简介主要特点二、系统要求环境要求环境检查Docker版本检查检查操作系统版本三、部署Servas服务下载镜像编辑.env
心随_风动·2025-02-08 16:09

【深度解析】DeepSeek-R1的五大隐藏提示词

LangChain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-02-07 20:54

Python中的可视化设计与UI界面

Python中的可视化设计与UI界面开场白：视觉的力量Python中的UI设计之旅：从构思到实现初探PythonUI库：Tkinter的魅力深入实战：Kivy框架的应用玩转GUI：PyQt5的高级特性可视化设计
master_chenchengg·2025-02-07 12:30

Python-玩转数据-凸优化

一、说明最优化问题目前在机器学习，数据挖掘等领域应用非常广泛，因为机器学习简单来说，主要做的就是优化问题，先初始化一下权重参数，然后利用优化方法来优化这个权重，直到准确率不再是上升，迭代停止，那到底什么是最优化问题呢？比如你要从上海去北京，你可以选择搭飞机，或者火车，动车，但只给你500块钱，要求你以最快的时间到达，其中到达的时间就是优化的目标，500块钱是限制条件，选择动车，火车，或者什么火车都
人猿宇宙·2025-02-06 02:35

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

引入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report
灵封～·2025-02-05 15:41

Python中的决策树算法探索基本原理

本文将探讨决策树的基本原理，并演示如何使用Python中的scikit-learn库实现决策树算法。
myCOTB·2025-02-05 12:21

从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能工作流！

系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：
吴师兄大模型·2025-02-05 08:53

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同。数据划分：-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%，同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
Luzem0319·2025-02-04 19:22

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。K均值算法是聚类中最常用的方法之一，其目标是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点更加相似，而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

[玩转Polygon.io Stocks API：实时市场数据一网打尽]

玩转Polygon.ioStocksAPI：实时市场数据一网打尽引言在新时代的金融市场中，获取实时和历史股票数据对于投资者和开发者来说越来越重要。
sjufgwgfhoia·2025-02-04 13:00

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，
加德霍克·2025-02-04 10:36

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

【Python无敌】在 QGIS 中使用 Python

后来参考【清华大学对应镜像】QGIS+Conda+jupyter玩转Pyth
唐 城·2025-02-04 07:10

关于Sqlite数据库Update语句的一点介绍

但要想真正的玩转sqlite这种微型数据库，掌握这些语句的用法是非常重要的。本文我们就来介绍一下update语句的使用。1.典型的Upda
maqiutian·2025-02-04 03:13

Kotlin开发（七）：对象表达式、对象声明和委托的奥秘

带着好奇心和一颗想偷懒的心，一起探讨如何用Kotlin玩转“对象三兄弟
刘争Stanley·2025-02-04 02:07

玩转Gin框架：Golang使用Gin完成登录流程

文章目录背景基于Token认证机制简介常见的Token类型Token的生成和验证在项目工程里创建jwt.go文件根目录新建.env文件创建登录接口/loginToken认证机制的优点背景登录流程，相信大家都很熟悉的。传统网站采用session后端验证登录状态，大致流程如下：用户输入用户名和密码/手机号和验证码点击登录按钮提交表单。后端校验前端传递过来的信息，验证通过在缓存中存储用户信息。后续每次请
至尊丨楷君·2025-02-04 02:35

玩转数据库:Docker来安装MariaDB实录

各位,今天我来和大家分享一下在三丰云的Ubuntu系统下,使用Docker来安装MariaDB数据库服务的方法。首先,三丰云提供的这台1C1G10G5M的免费服务器,对我们开展实验来说已经足够了。能在云端运行环境,省去了买实体服务器的开销,对我们这些技术迷来说实在太方便了。使用Docker安装和运行MariaDB的步骤如下:拉取MariaDB镜像:dockerpullmariadb创建数据卷和启动
shelby_loo·2025-02-03 12:08

玩转Docker | 使用Docker部署MySQL数据库

玩转Docker|使用Docker部署MySQL数据库玩转Docker|使用Docker部署MySQL数据库一、Docker简介（一）Docker是什么（二）Docker的优势二、准备工作（一）安装Docker
心随_风动·2025-02-03 11:02

用Python写一个ai agent采集，分析，预测工厂生产计划

为了实现一个AI代理，我们需要使用Python的一些库，如pandas，numpy和scikit-learn。以下是一个简化的工厂生产计划采集、分析和预测的示例。
朗韶智光·2025-02-03 09:17

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

代码：importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点，二维坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

全平台制霸！零门槛在本地解锁DeepSeek R1：Ollama+OpenWebUI终极部署手册

纯干货教程，无需GPU也能玩转大模型！
程序员辣条·2025-02-02 18:17

玩转Docker | 使用Docker部署SSCMS内容管理系统

玩转Docker|使用Docker部署SSCMS内容管理系统前言一、项目介绍SSCMS简介主要特点二、系统要求环境要求环境检查Docker版本检查检查操作系统版本三、部署SSCMS系统下载镜像创建容器检查容器状态检查服务端口安全设置四
心随_风动·2025-02-02 15:27
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