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菜菜sklearn
python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法(线性回归、L2岭回归)
线性回归3.损失函数(误差大小)4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例:波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法from
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.metricsimportexplained_variance_score
Perley620
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2023-10-30 12:04
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机器学习
回归
python
算法
线性回归
day2-简单线性回归(Simple Linear Regression)
step2:用训练集匹配简单的线性模型(使用
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.linear_modle的LinearRegression类,然后在使用LinearRegression类的regressor对象,再用LinearRegression
卡拉肖克璠
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2023-10-30 11:09
逻辑回归介绍及statsmodels、
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实操
目录1、逻辑回归简要介绍2、statsmodels中实现逻辑回归3、
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实现逻辑回归3.1基础案例代码3.2样本不平衡问题处理3.3LogisticRegression模型参数说明3.4模型调优方法
sikadeerlu
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2023-10-30 07:28
逻辑回归
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决策树的优缺点
但请注意,
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中的决策树模块不支持对缺失值的处理。3.使用树的成本(比如说,在预测数据的时候)是用于训练树的数据点的数量的对数,相比于其他算法,这是一个很低的成本。
勇者1108
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2023-10-30 04:44
决策树
算法
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【生活点滴】晃晃悠悠的周末
上午就蜷在吊椅上晃呀晃的,看看妈妈养的花花
菜菜
,看看小区的水和树,秋天的风吹着,真舒服啊。
碎雨花
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2023-10-30 04:00
49桔子 童言童语
他说:妈妈,不要买
菜菜
。我说:宝宝的鱼没有了呀,妈妈去买鱼。他说:鱼好吃哒,宝宝要吃鱼,去买鱼我笑:鱼好吃去买鱼,
菜菜
不好吃不买。他点头:对啦。
桔子plus
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2023-10-30 01:46
Python 面向对象--人狗大战(教程)
可参考代码来方便学习Python面向对象--人狗大战(代码)_
菜菜
啾咪的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/hexiaan/article/details/125722540?
syst1m'
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2023-10-30 01:13
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2019-06-10
用户画像的流程、方法数据处理中的LabelEncoder和OneHotEncoder总结对比
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.preprocessing中LabelEncoder和OneHotEncoder区别数据预处理之独热编码
T_129e
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2023-10-30 00:54
机器学习-44-Transfer Learning(迁移学习)
TargetDatalabelled&SourceDatalabelledModelFine-tuning(模型微调)ConservativeTraining(保守训练)LayerTransfer(层迁移)Multita
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ing
迷雾总会解
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2023-10-29 20:51
李宏毅机器学习
机器学习
算法
机器学习之数据预处理——数据清洗(缺失值、异常值和重复值的处理)
异常值和重复值的处理基础知识技术点总结数据列缺失的处理方法1、丢弃(缺失值处理)1、生成一份随机数据2、查看哪些值缺失3、获得含有NA的列4、获取全部为NA的列5、丢弃缺失值2、补全(缺失值处理)1、使用
sklearn
943802606
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2023-10-29 19:42
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机器学习
机器学习
决策树
人工智能
【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络 作业
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提供了用于数据挖掘和分析的简单有效的工具。matplotlib是
JackSerin
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2023-10-29 16:29
深度学习
深度学习
神经网络
python
人工智能基础_机器学习008_使用正规方程_损失函数进行计算_一元一次和二元一次方程演示_
sklearn
线性回归演示---人工智能工作笔记0048
自然界很多都是正态分布的,身高,年龄,体重...但是财富不是.然后我们来看一下这个y=wx+b线性回归方程.然后我们用上面的代码演示.可以看到首先importnumpyasnp导入numby数据计算库importmatplotlib.pyplotasplt然后导入图形画的库然后:X=np.linspace(0,10,num=30).reshape(-1,1)这段代码的意思是创建一个NumPy数组,
脑瓜凉
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2023-10-29 16:47
人工智能
正规方程计算
sklearn线性回归计算
机器学习
sklearn
线性回归_Python机器学习之线性回归入门(二)
线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题:分类和回归分类相信大家都不会陌生,生活中会见到很多的应用,比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等,就是基于数据集,作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果,例如房价的数据,根据位置、周边、配套等等这些维度,给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分,最普遍
weixin_39525865
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2023-10-29 16:47
sklearn
线性回归
sklearn线性回归
sql
server
一元线性回归
二次线性回归方程公式
机器学习计算一元一次和二元一次方程的系数(
sklearn
和paddle)
1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]])对应yarray([[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90]])求系数afrom
sklearn
.model_selectionimporttrain_test_splitfrom
sklearn
.linear_modelimportLinearRegr
xdreamman
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2023-10-29 16:47
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python
线性回归
推荐系统论文阅读(五十三)-基于多任务模型的蒸馏召回模型
论文:论文题目:《DistillationbasedMulti-ta
skLearn
ing:ACandidateGenerationModelforImprovingReadingDuration》论文地址
推荐系统论文阅读
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2023-10-29 12:57
刀具磨损状态识别(Python代码,MSCNN_LSTM_Attention模型,初期磨损、正常磨损和急剧磨损分类,解压缩直接运行)
正常磨损和急剧磨损)_哔哩哔哩_bilibili环境库:NumPy版本:1.19.4Pandas版本:0.23.4Matplotlib版本:2.2.3Keras版本:2.4.0TensorFlow版本:2.4.0
sklearn
深度学习的奋斗者
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2023-10-29 12:37
诊断领域创新代码
lstm
人工智能
rnn
机器学习-朴素贝叶斯之多项式模型
多项式模型:记住一定用于离散的对象,不能是连续的于高斯分布相反,多项式模型主要适用于离散特征的概率计算,切
sklearn
的多项式模型不接受输入负值因为多项式不接受负值的输入,所以样本数据的特征为数值型数据
qq_38404903
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2023-10-29 11:43
机器学习
人工智能
实践:基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务
spm=1001.2014.3001.55011.数据处理数据集介绍缺失值分析from
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.datasetsimportload
熬夜患者
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2023-10-29 10:53
DL模型
回归
分类
数据挖掘
数据科学系列:
sklearn
库主要模块功能简介
,当我初次接触数据分析三剑客(numpy、pandas、matplotlib)时,感觉每个库的功能都很多很杂,所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程(文末附链接);后来,当接触了机器学习库
sklearn
IT农民工1
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2023-10-29 09:45
聚类
python
机器学习
人工智能
数据分析
sklearn
进行机器学习 ( 一天掌握 )
目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化(大数据用)特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法(KNN算法)模型选择与调优facebook案例朴素贝叶斯算法20类新闻分类决策树决策树对鸢尾花数据分类泰坦尼克号乘客生存预测随机森林随机森林对泰坦尼克号乘客的
鼠小米
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2023-10-29 09:40
机器学习
sklearn
机器学习
python
机器学习的练功心法(三)——特征工程
文章目录致谢3特征工程3.1
Sklearn
工具及数据集3.2数据集3.3数据集的划分3.4特征工程介绍3.4.1为什么需要特征工程3.4.2什么是特征工程3.4.3特征提取3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2
ArimaMisaki
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2023-10-29 09:40
机器学习
算法
人工智能
机器学习
python
2020/2/17复盘
还记得最初与你相识在【
菜菜
的好朋友联盟】社群那个时候大家都叫你火箭瑶。好奇探究才知道原来你在,关键明先生的训练营里,可以做到最快速度准确的整理文档得名。
柿子妈妈讲故事
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2023-10-29 05:33
机器学习
sklearn
----用随机森林来填充缺失值
在
sklearn
中,我们可以使用
sklearn
.impute.SimpleImputer来轻松的将均值、中值或
iostreamzl
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2023-10-28 17:26
机器学习
#
sklearn
数据分析
机器学习
python
人工智能
经验分享
python
sklearn
库中的缺失值填充
今天小萌新复习数据挖掘课程的知识点,当看到缺失值填充(imputationofmissingvalues)部分,被
sklearn
库中的transform函数搞晕了。
热爱搬砖的栗子同学
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2023-10-28 17:18
数据处理
python
机器学习
数据挖掘
用TSNE实现特征降维可视化
效果代码实现背景用于深度学习里面的多分类,希望直观地观察到类间距离,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrom
sklearn
import
In.Z
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2023-10-28 09:31
日常科研
可视化
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分类算法
图像识别
对世界葆有好奇
虽然
菜菜
呀其他小伙伴给了我各种各种的建议,比如“好好想想你的墓志铭/认真看一看XXX书,就能有思路去发现你的热爱了”,但是我很认真的想了很久也还是没有头绪,可能真的是因为生活太无趣也没有太大的追求了吧,
叶_bf01
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2023-10-28 09:06
sklearn
K-Means 算法的调用
本文介绍Python语言调用
sklearn
包中K-Means算法实现聚类的方法。
星海浮生
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2023-10-28 04:49
机器学习
机器学习-分类算法-模型选择与调优09
模型选择与调优交叉验证:为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索from
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.neighborsimportKNeighborsClassifierfrom
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.model_selectionimporttrain_test_split
gemoumou
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2023-10-28 02:58
数据分析+机器学习
算法
python
机器学习
深度学习
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机器学习之路:FaceBook预测案例分析----->KNN算法的应用与调优
小白的机器学习之路(二)引子学习机器学习基础:从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法
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转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程
是一个Bug
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2023-10-28 02:25
机器学习
算法
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机器学习框架
sklearn
之模型选择与调优
交叉验证将拿到的训练数据,分为训练和验证集。eg:将数据分成4份,其中一份作为验证集,然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集,即得到4组模型的结果,取平均值作为最终结果,又称4折交叉验证。目的:为了让被评估的模型更加准确可信超参数搜索-网格搜索(GridSearch)通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如K-近邻算法中的K值),这种叫超参数,但是手动过程繁杂,所以需要对模型预设几种超
疯狂的小强呀
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2023-10-28 02:54
sklearn
机器学习
sklearn
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网格搜索
模型选择与调优
机器学习:模型评估-
sklearn
中的评估函数
1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量:estimator的score方法:
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中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。
乐观的摸摸头2017
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2023-10-28 02:12
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中的模型评估-构建评估函数 准确率评估
1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量:estimator的score方法:
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中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。
lusic01
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2023-10-28 02:11
常用回归评价指标:均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差(MAPE)、绝对系数R2
喜欢的点个赞~代码importnumpyasnpfrom
sklearn
importmetrics#定义MAPEdefmape(y_true,y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_pred-y_true
Dr.hao2021
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2023-10-28 00:11
python
散点图绘制
importpandasaspdfrom
sklearn
.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfrom
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.clusterimportKMeansfrom
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.decompositionimportTruncatedSVDimportmatplotlib.pyplotasplt
Wenliam
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2023-10-27 21:34
1024程序员节
【机器学习可解释性】1.模型洞察的价值
此为第一部分,原文链接如果你是入门者,建议先看之前的文章《
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cndrip
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2023-10-27 20:29
数据可视化
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importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfrom
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机器学习项目实战
Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值,异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1
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机器学习之KNN学习曲线
实例判断约会匹配精准度1、并未进行标准化或者归一化importpandasaspdimportwarningswarnings.simplefilter("ignore")from
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qq_38404903
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2023-10-27 17:37
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机器学习之KNN交叉验证实例
实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfrom
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.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea
qq_38404903
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2023-10-27 17:37
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KNN交叉验证
交叉验证实现思路:将训练数据平均分割成K个缝份使用一份数据作为验证数据,其余的作为训练数据计算验证准确率使用通的测试集,重复上述训练对准确率做平均,作为对未知数据预测准确率的估计需要引入的包:from
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.model_selectionimportcross_val_score
qq_38404903
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Python使用compute_class_weight()函数处理数据不平衡
文章目录简介参数介绍使用示例具体计算过程简介compute_class_weight()函数是
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.utils.class_weight模块中的一个函数,用于计算不平衡数据集中每个类别的权重。
琼06
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2023-10-27 11:35
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KNN 和 SVM 图片分类 任务 代码及细节分享
以下是使用
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.neighborsimportKNeighborsClassifierfrom
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:)�东东要拼命
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2023-10-27 08:33
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推荐系统遇上深度学习(一一七)-[腾讯]结合蒸馏和多任务学习的召回模型
今天分享一篇腾讯在召回阶段的论文,题目为《DistillationbasedMulti-ta
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文哥的学习日记
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2023-10-27 08:42
模型保存和加载
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模型的保存和加载APIfrom
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感恩日记20210215
感恩在山田
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收银的邻居姐妹,给孩子们一人一个棒棒糖还把别人送给她的菜薹分我
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KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字
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中也有一个自带的手写数字数据集:共包含1797个数据样本,每个样本描绘了一个88*像素的[0,9
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机器学习-监督学习之分类算法:K近邻法 (K-Nearest Neighbor,KNN)
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介绍
引言
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(全称Scikit-Learn)是基于Python语言的机器学习工具。
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机器学习
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机器学习 |
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目录一、样本及样本的划分1.1样本划分1.2划分样本的方法二、导入或创建数据集2.1导入
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自带的样本数据集2.2利用
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生成随机的数据集2.3读入自己创建的数据集三、数据预处理3.1
天下弈星~
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机器学习
sklearn
python
大数据
人工智能
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