贝叶斯分类器sklearn 第22页

2023/8/22 conda下载scikit-learn

学习machinelearning做optionallab时经常报错，一直以为是开源者资料不齐全，今天仔细一看好像是找不到sklearn，于是上官网搜索怎么下载，但是总是报如下错误：大概是镜像源不可用，

Spring_spring_·2023-10-23 09:23

在conda下的sklearn库安装

比较坑的是它这个库在conda下不叫这个名字，所以直接condainstallsklearn是不行的，输入下面的指令就能直接安装啦。condainstallscikit-learn

五条凪·2023-10-23 09:23

利用conda 安装sklearn库

利用conda安装sklearn库打开AnacondaPrompt命令行输入命令condainstall-canacondascikit-learn如下图，安装成功！

Threetiff·2023-10-23 09:22

Sklearn——5折交叉验证评估模型性能

学习资料：sklearn中文文档：http://www.scikitlearn.com.cn/pandascookbook：https://github.com/iamseancheney/pythonbooks

星辰丨致青春·2023-10-23 00:30

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。

亿星海·2023-10-23 00:55

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点

铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

python拟合高斯分布_如何在Python中拟合双高斯分布？

我试图使用Python获得数据的双高斯分布(link).原始数据的格式如下：对于给定的数据,我想获得图中所示峰值的两个高斯分布.我尝试使用以下代码(source)：fromsklearnimportmixtureimportmatplotlib.pyplotimportmatplotlib.mlabimportnumpyasnpfrompylabimport

weixin_42486083·2023-10-22 22:14

[论文笔记]GPT-2

引言今天继续GPT系列论文，这次是LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners，即GPT-2，中文题目的意思是语言模型是无监督多任务学习器。

愤怒的可乐·2023-10-22 16:39

深度学习第二周

importnumpyasnpimportoperatorfromfunctoolsimportreduceimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCases_v2import*importsklearnimports

R一·2023-10-22 14:34

用Jupyter——鸢尾花的分类

加载鸢尾花数据集[1]:fromsklearn.datasetsimportload_iris[2]:iris=load_iris()[3]:dir(iris)[3]:['DESCR','data','

张謹礧·2023-10-22 13:10

Jupyter —— 简单线性回归分析

Jupyter——简单线性回归分析我们在前面的博客中已经介绍了什么是线性回归：回归分析本片博客将从编程的角度介绍线性回归，这里主要分为使用sklearn库和非sklearn库来两种编程方式sklearn

ppqppl·2023-10-22 13:35

利用逻辑回归进行鸢尾花分类

importnumpyasnpimportpandasaspd##绘图函数库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns1.数据集导入要训练模型，首先要处理数据集，我们使用的数据集是sklearn

努力学习的小刘123·2023-10-22 13:03

python机器学习包sklearn自带和生成数据集

sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。

qq_27390023·2023-10-22 09:55

【Python机器学习】sklearn.datasets回归任务数据集

为什么回归分析在数据科学中如此重要，而sklearn.datasets如何助力这一过程？

Mr数据杨·2023-10-22 09:52

这是一个小“废”贴

机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归6，聚类-sklearn

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

【Python机器学习】sklearn.datasets分类任务数据集

本文将专注于sklearn.datasets模块中用于分类任务的数据集。这些数据集覆盖了各种场景，从新闻分类到人脸识别，再到土地覆盖类型等。

Mr数据杨·2023-10-21 23:43

sklearn学习（集成算法：随机森林）

随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn

张张同学！·2023-10-21 21:07

classification_report

文章目录classification_report混淆矩阵精确率(精准率)，召回率，F1值精确率召回率F1值精确率、召回率和F1值的应用参考文献classification_report假设使用sklearn.metrics.classification_report

一只楚楚猫·2023-10-21 20:30

python sklearn安装_SKLearn安装

一、sklearn简介sklearn(scikit-learn)是基于Python语言的机器学习工具具有如下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在NumPy，SciPy

weixin_39679370·2023-10-21 19:38

Python-安装sklearn库

WIndow终端（管理员）（1，2步也可以Win+R-->'cmd’进入命令提示符也就是终端）3.输入这个pipinstallscikit-learn（貌似我的库之前有numpy等等）可以参考下：初学者安装Sklearn

Osatnb.c·2023-10-21 18:30

【sklearn】对MNIST数据集进行PCA降维与重构，可视化对比

导包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.decompositionimportPCA

xjtu915·2023-10-21 16:42

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

数据准备我们使用sklearn库内置的手写数字数据集MNIST，该数据集包含70000个28x28像素的手写数字图像数据。我们需要将每

缤纷彩色·2023-10-21 16:09

PCA降维可视化

ignore")df=pd.read_csv('data/data.csv').dropna()features=df.columns[:-1]X,y=df[features],df['label']fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler

蓝净云·2023-10-21 16:36

sklearn.linear_model常用API介绍

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)返回一个线性回归模型

fengzhizi76506·2023-10-21 13:24

详解使用sklearn实现一元线性回归和多元线性回归

[OpenInColab]文章目录1.线性回归简介2.使用sklearn进行一元线性回归3.线性回归的`coef_`参数和`intercept_`参数4.使用sklearn实现多元线性回归4.1利用PolynomialFeatures

iioSnail·2023-10-21 13:23

【Python机器学习】sklearn.datasets样本生成操作

sklearn.datasets模块就是这样一个强大的工具，它提供了一系列函数，不仅可以用于生成各种类型的模拟数据，而且数据类型覆盖了从分类和回归到聚类和降维等多种机器学习任务。

Mr数据杨·2023-10-21 13:23

sklearn文本特征预处理2:Similarity, 聚类, LDA, word2vec

弎见·2023-10-21 11:44

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

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