贝叶斯分类器sklearn 第14页

数据科学和人工智能技术笔记十三、树和森林

十三、树和森林作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0Adaboost分类器image#加载库fromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasets

布客飞龙·2023-11-25 16:26

KNN（K邻近）分类算法 —— 代码简洁

借助sklearn机器学习工具库代码比较简洁易懂，内有详细的解释和步骤。直接复制，带入数据，进行调用，即可出结果。

Imp_北溟·2023-11-25 14:07

《机器学习实战》(一) —— kNN

算法法一：使用自己写的简易的kNN算法法二：使用sklearn提供的kNeighborsClassifiers资料Jack-Cherish笔记《机器学习实战》kNN步

^BonnenuIt·2023-11-25 14:06

Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

目前网上大多这类教程对新手都不友好，要么直接调用Sklearn包，要么满篇抽象枯燥的算法公式文字，看这些教程你很难入门，而真正适合入门的手写Python代码教程寥寥无几。

Python进阶者·2023-11-25 14:05

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

机器学习探索计划——数据集划分

文章目录导包手写数据划分函数使用sklearn内置的划分数据函数stratify=y理解举例导包importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobs

FeatherWaves·2023-11-25 14:34

TensorFlow HOWTO 1.2 LASSO、岭和 Elastic Net

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearn.datasetsasdsimportsklearn.model_selectionasms

布客飞龙·2023-11-25 08:10

03 kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

video.mugglecode.com/data_ai.zip，下载压缩包后解压即可（数据源与上节课相同）#-*-coding:utf-8-*-"""任务：鸢尾花识别"""importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfroms

夏威夷的芒果·2023-11-25 06:32

2023亚太杯数学建模竞赛C题详细代码解析建模

TheDevelopmentTrendofNewEnergyElectricVehiclesinChina中国谈新能源电动汽车的发展趋势第一问部分：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportSt

DS数模·2023-11-24 21:14

机器学习训练营机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测学习笔记

学习知识点概要二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结本学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：添加链接描述一、学习知识点概要1、了解逻辑回归的理论；2、掌握逻辑回归的sklearn

yan冰·2023-11-24 19:03

机器学习---SVM一些简单的例子（XOR逻辑分类、最大间隔超平面、一维回归、SVM分类、权重、类别不平衡、核函数、单变量特征选择、参数C、非线性核、不同类型的SVM、正则化参数、RBF核参数组合）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmxx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:02

机器学习第13天：模型性能评估指标

折交叉验证留一交叉验证混淆矩阵精度与召回率介绍精度召回率区别使用代码偏差与方差介绍区别交叉验证保留交叉验证介绍将数据集划分为两部分，训练集与测试集，这也是简单任务中常用的方法，其实没有很好地体现交叉验证的思想使用代码#导入库fromsklearn.model_selectionimporttr

Nowl·2023-11-24 16:06

机器学习之决策树

Outline1.算法思想2.概念解释3.SklearnCodePart1算法思想一堆数据，依次根据不同的item依次进行展开分支，如下图所示。

Ob_la_di·2023-11-24 10:44

python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

Talkischeap,showUthecode.该源码注释比较全面，需要对SKlearn有一定的了解，当然，你也可以把它视作黑箱，做个调包侠也是大侠。

weixin_39644021·2023-11-24 08:37

手写数字可视化_Python数据分析与可视化

数据在sklearn中，包含近2000份8x8的手写数字缩略图。

阿松爱睡觉·2023-11-24 08:03

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim示例代码：importjiebaimportpandasaspdfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecfromgensimimportcorpora

IT之一小佬·2023-11-24 06:35

sklearn中的TfidfTransformer和gensim中的TfidfModel的区别

sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer和gensim.models.TfidfModel都是用于计算文本数据的TF-IDF值的工具。

lantx_SYSU·2023-11-24 06:20

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.externals.six‘解决

解决办法模块sklearn.externals.six在scikit-learn0.23及以后的版本中被删除。要使用它，您必须降级到0.22版。

阿迪不想上班·2023-11-24 06:59

机器学习——1.Sklearn：特征工程

目录scikit-learn数据集API介绍sklearn小数据集sklearn大数据集sklearn数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

sklearn中的神经网络

目录概述softmax概述在机器学习中，我们建模，将特征矩阵输入模型中，然后算法为我们输出预测结果。只不过在人脑中，数以亿计的神经细胞相互链接来构建一个生物神经网络（一个神经细胞当然可以和众多个神经细胞相连），我们的机器学习中，往往只有一个模型或者一种算法在运行。人脑通过构建复杂的网络可以进行逻辑，语言，情感的学习，相信模拟这种结构的机器也可以有很强大的学习能力，于是人工神经网络应运而生。神经网络

kongqing23·2023-11-24 05:51

sklearn专题四：降维算法

目录1概述1.1从什么叫“维度”说开来2PCA与SVD2.2重要参数n_components2.2.1迷你案例：高维数据的可视化2.2.2最大似然估计自选超参数2.2.3按信息量占比选超参数2.3PCA中的SVD2.3.1PCA中的SVD哪里来？2.3.2重要参数svd_solver与random_state2.3.3重要属性components_2.4重要接口inverse_transform2

Colorfully_lu·2023-11-24 05:50

关于sklearn的：还可能是网络的问题？？？

前提：安装sklearn需要numpy、scipy等库（这个自行搜索）昨天安装numpy、scipy很快，一会就好了，然后安装sklearn一直报错，还以为是版本问题。

zr_xs·2023-11-24 05:19

聚类笔记/sklearn笔记：Affinity Propagation亲和力传播

1算法原理1.1基本思想将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心。1.2主要概念Examplar聚类中心similarityS(i,j)相似度一般使用负的欧式距离，所以S(i,j)越大，表示两个点距离越近，相似度也就越高Pre

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:08

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans

1K-means介绍1.0方法介绍KMeans算法通过尝试将样本分成n个方差相等的组来聚类，该算法要求指定群集的数量。它适用于大量样本，并已在许多不同领域的广泛应用领域中使用。KMeans算法将一组样本分成不相交的簇，每个簇由簇中样本的平均值描述。这些平均值通常称为簇的“质心”；注意，质心通常不是样本点，尽管它们存在于相同的空间中。KMeans算法旨在选择最小化惯性或称为群内平方和标准的质心：1.

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:37

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

1算法介绍一种基于质心的算法通过更新候选质心使其成为给定区域内点的均值候选质心的位置是通过一种称为“爬山”技术迭代调整的，该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降“通过计算漂移向量，然后把球圆心x的位置更新一下求解一个向量，

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

天猫用户重复购买预测（速通二）

逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.linear_modelimpo

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

天猫用户重复购买预测之建模优化

特征优化目的：优化数据，接近模型上限fromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreasAUCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

张先生-您好·2023-11-24 01:42

竞赛选题题目：垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖

laafeer·2023-11-23 18:46

Sklearn实践——利用Scikit-learn进行机器学习模型构建和评估

Scikit-learn（简称Sklearn）是Python中最受欢迎和广泛应用的机器学习库之一。它提供了丰富的工具和函数，用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和模型评估等。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:55

机器学习笔记

数据集获取sklearn.datasets.load_*()获取小规模数据集fetch_*(data_home=None)获取大规模数据集，data_home表示目录，可不指定实例1：获取鸢尾花数据集sklearn.datasets.load_iris

提子同学是我·2023-11-23 08:17

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

sklearn模型中预测值的R2_score为负数

目录正文评论区参考链接正文Sklearn.metrics下面的r2_score函数用于计算R²（确定系数：coefficientofdetermination）。

赵孝正·2023-11-23 00:00

sklearn 相关性分析_Python数据分析：小红书销售额预测

一、分析背景根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。二、数据分析的流程数据分析的整体流程如图所示：（一）数据概况分析1、调用基本包和读取数据importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.py

weixin_39525313·2023-11-22 22:54

机器学习之贝叶斯分类器

贝叶斯决策论(Bayesiandecisiontheory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都己知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。1、相关术语和算法1.1、贝叶斯决策论决策论中将期望损失称为风险（risk）。贝叶斯判定准则(Bayesdecisionrule)：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类

yangtom249·2023-11-22 19:06

机器学习（二）——贝叶斯分类器

文章目录1.贝叶斯决策论1.1贝叶斯判定准则1.2极大似然估计2.朴素贝叶斯分类器2.1拉普拉斯平滑2.2示例1.贝叶斯决策论核心：将最小化分类错误率转换为最大化先验概率和类条件概率（似然）的乘积。

冠long馨·2023-11-22 19:30

【机器学习】贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是一种概率模型，利用贝叶斯公式来解决分类问题。假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。

十年一梦实验室·2023-11-22 19:26

Python获取照片主色调

代码备份importsysfromoptparseimportOptionParserimportPILfromPILimportImage#importcv2#importnumpyasnp#fromsklearn.clusterimportKMeans

哈希Map·2023-11-22 19:50

5. sklearn数据集

sklearn数据集数据集划分分为训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效sklearn数据集划分apisklearn.model_selection.train_test_splitsklearn

butters001·2023-11-22 18:36

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。

TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

多分类问题OVR和OVO----机器学习

多分类学习OVO和OVRsklearn实现多分类问题：鸢尾花分类OVO和OVR之前提到的是二分类问题，问题结果是0或1这种明显分为两类的。

卷了个积寞·2023-11-22 01:45

鸢尾花的可视化（散点图、小提琴图、以及pyearchs平行坐标图）

一、鸢尾花散点图importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd#数据准备fromsklearnimportdatasetsiris

动心の瓦狗狗·2023-11-22 00:51

独立成分分析matlab代码

独立成分分析matlab代码在文章信号去噪之独立成分分析（ICA）中以python代码为例，有读者朋友问matlab代码，以下给出示例：python:importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportFastICAimportmatplotlib.pyplotasplt

boringhex.top·2023-11-21 23:09

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters

jialun0116·2023-11-21 22:26

多元线性回归学习（数据已归一化）

importtensorflow.compat.v1astfimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.utilsimportshuffletf.disable_v2

xiaozhanfeng·2023-11-21 10:18

二元分类器模型评估指标

文章目录准确率精准率与召回率F1值ROCAUC得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例，虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性，但是当类别在总样本中呈偏态分布是

2020重新做人·2023-11-21 00:01

基于sklearn的分类模型评估方法

欢迎关注笔者的微信公众号在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同的指标进行评估。在诸多的评估指标中，大部分指标只能片面地反映模型的一部分性能。如果不能合理地运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。与线性回归问题不同，分类问题，或者说逻辑回归问题输出的是离散值，即判断某件事物属于哪个类别。事实上，逻辑回归模型输出的是一个概率值，通过将这个概率预测值与设定

lymboy·2023-11-21 00:29

人工智能基础_机器学习044_逻辑回归代码实现与手动计算概率---人工智能工作笔记0084

上面我们已经把逻辑回归的公式,以及,公式对应的图形都画画出来了,然后我们再来看看如何用代码实现可以看到上面是代码,咱们自己去写一下importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogistieRegressionfromsklearnimportdatasets

脑瓜凉·2023-11-20 18:20

pycharm、python已经安装了’sklearn‘但还是出现ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

解决办法：先安装一下sklearn的依赖库：Numpy、Scipy、matplotlib。然后安装一下scikit-learn库

Junoxiang·2023-11-20 17:17

估计器接口小结

为了应用算法，你首先需要将特定类的对象实例化：fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionlogreg=LogisticRegression()估计器类包含算法

iOSDevLog·2023-11-20 14:03

机器学习留出法 python实现

文章目录方法一调用sklearn库方法二利用random库或numpy库的不重复取样函数一些错误想法分成按一定比例的两部分不能是期望！

波啵菠波·2023-11-20 13:55

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