贝叶斯分类器sklearn

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

1.了解数据##导入相关模块和数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.li
Avasla·2024-01-10 10:53

汽车价格预测回归分析模型

内容简介：本文使用python的sklearn库对汽车历史价格信息进行回归分析，包括数据预处理、特征相关性分析等步骤，最后利用lasso回归建立价格预测模型。
Avasla·2024-01-10 10:53

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass
zhangbin_237·2024-01-10 06:40

pip install simctg 报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The‘sklearn’PyPIpackageisdeprecated,use‘scikit-learn’ratherthan‘sklearn
Wwwilling·2024-01-10 06:07

notes_sklearn_交叉验证

目录1.简介2.计算CV指标2.1cross_val_score()2.2预处理&Pipeline2.3cross_validate()2.4cross_val_predict()3.CV迭代器3.1独立同分布数据的CV迭代器1）k-fold2）RepeatedK-Fold3）LeaveOneOut(LOO)4）LeavePOut(LPO)5）Randompermutations(Shuffle&
子诚之·2024-01-10 00:10

PCA和NMF

主成分能够尽可能保留原始数据的信息详细介绍可以参考：《主成分分析（PCA）原理详解（转载）》一、数据降维以sklearn.datasets的load_wine酒数据为例
一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

【sklearn练习】datasets的使用

示例（1）fromsklearn.datasetsimportfetch_olivetti_facesfaces=fetch_olivetti_faces()2、load类
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】model常用属性和功能

介绍scikit-learn中的机器学习模型（estimator）通常具有一组常用属性和功能，这些属性和功能可以用于训练、评估和使用模型。以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。intercept_：对于线性模型，这个属性表示模型的截距（偏置项）。classes_：对于分类模型（
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。以下是一些常见的preprocessing模块中的功能和用法示例：标准化特征（FeatureScaling）：使用StandardScaler类可以对特征进行标准化，使其具有零均值和单位方差。这对于许
我感觉。·2024-01-09 18:51

【sklearn练习】鸢尾花

一、importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
我感觉。·2024-01-09 18:21

xgb模型json转pmml

二方案：方法一：通过python的方式需要安装sklearn2pmml和nyoka。两个包借助于xgboost_to_pmml方法和PMMLPipeline对象实现纯python代
zcc_0015·2024-01-09 15:31

机器学习 西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。
皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

Matlab实现标准化和归一化

一直使用python的sklearn库对数据进行标准化（归一化）处理，已经习惯了sklearn的一套操作（MinMaxScaler,StandardScaler）,但是最近项目需要使用Matlab，所以记录一下
Mobius8086·2024-01-09 12:56

【Python机器学习】构造决策树

如果不防止过拟合：fromsklearn.treeimportDecision
zhangbin_237·2024-01-09 08:28

卷积自编码去噪（基于pytorch）

pan.baidu.com/s/10hZI4a-8I9cNJWw_baCD1Q提取码：ykerimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskimage.utilimportrandom_no
JiYH·2024-01-08 12:45

基于贝叶斯决策理论的分类器

基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先
CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

dbscan聚类算法python代码

以下是一个使用Python实现DBSCAN算法的示例代码：fromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt
46497976464·2024-01-08 07:13

【BUG】C++ Boost调用python报错：init_fs_encoding：failed to get the Python codec of the file

项目场景：使用pythonsklearn训练模型，C++boost加载模型脚本文件。问题描述使用visualstudio2019，配置好boost和python。
行走的学习机器·2024-01-08 00:08

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。
zhangbin_237·2024-01-07 19:53

【cannot import name ‘_MissingValues‘ from ‘sklearn.utils._param_validation‘ 】完美解决

已解决cannotimportname'_MissingValues'from'sklearn.utils._param_validation'报错处理原因分析：这是一个常见的Python导入错误。
Zouia Gail(修行中)·2024-01-07 16:52

人工智能_机器学习087_DBSCAN聚类案例_聚类数据创建---人工智能工作笔记0127

之前我们把DBSCAN的原理以及参数都理解了,现在我们看如何使用首先我们导包importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图包fromsklearn.clusterimportKMeans
脑瓜凉·2024-01-07 11:50

几个常用的metrics的简单笔记

y_true和y_pred构建的混淆矩阵如下0(y_true)1(y_true)2(y_true)0(y_pred)2011(y_pred)0002(y_pred)021接着计算，最终代码验证fromsklearn.metricsimportcohen
一只白海豹·2024-01-07 04:18

【statsmodels】快速实现回归预测

python做线性回归分析有好几种方式，常要的是scipy包，statsmodels包，以及sklearn包。
giao客·2024-01-07 03:09

线性回归常用库

线性回归相关库调用常用库的导入与作用#导入sklearnimportsklearn#划分数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#自己创建数据集的包
Andy_mq·2024-01-06 22:29

【LMM 010】MiniGPT-v2：使用独特的标识符实现视觉语言多任务学习的统一的多模态大模型

论文标题：MiniGPT-v2:LargeLanguageModelAsaUnifiedInterfaceforVision-LanguageMulti-taskLearning论文作者：JunChen
datamonday·2024-01-06 21:57

CNN文本分类实战

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#读取数据data=pd.read_csv("your_data.csv
不做梵高417·2024-01-06 20:54

SVM 保存和加载模型参数

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用joblib模块保存和加载SVM模型的参数：保存模型参数：fromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsimportjoblib
不做梵高417·2024-01-06 19:01

AI技术体系和领域浅总结

（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络
TisUs·2024-01-06 16:26

【Python报错解决方案】DeprecationWarning: `np.float` is a deprecated

报错amocondalibsite-packagessklearnlinearmodelleastngl.py30:Deprecationmarming:mp.floatisadeprecatedaliasforthebuiltinfloat
python风控模型·2024-01-06 14:35

大数据毕业设计：python房源数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、re
vx_biyesheji0001·2024-01-06 10:52

机器学习大作业

importpandasaspdimportnumpyasnpimportwarningsimportmathimportlightgbmaslgbimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.model_selectio
浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

人工智能_机器学习091_使用三维瑞士卷数据_KMeans聚类算法进行瑞士卷数据聚类---人工智能工作笔记0131

然后我们首先来构建一下数据准备瑞士卷数据:importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图包#自底向上聚类fromsklearn.clusterimportAgglceerativeClustering
脑瓜凉·2024-01-06 09:03

Sklearn之随机森林

在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。
steven_moyu·2024-01-06 05:07

基于python一手房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、re
q_3548885153·2024-01-06 05:01

python实现bp神经网络对csv文件进行数据预测(2)

参考资源：sklearn库bp神经网络[从原理到代码一篇搞定]（2）_sklearn神经网络-CSDN博客十分钟上手sklearn：安装，获取数据，数据预处理-知乎(zhihu.com)一个实例讲解如何使用
赛亚超·2024-01-06 00:29

【Python机器学习】对二维数据集的决策边界

对1、3、9个邻居三种情况的决策边界可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selecti
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

importmglearn.datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsim
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

自然语言处理 one-hot编码

one-hot编码的优劣势：优势：操作简单，容易理解.劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大语料集下，每个向量的长度过大，占据大量内存.importtorchfrompyhanlpimport*fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnpcontent
<编程路上>·2024-01-05 22:54

词向量系列之One-Hot编码详解

目录0.前言1.独热编码1.1独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP
Elenstone·2024-01-05 22:22

随机森林 3（代码）

第一份代码是比较原始的代码，第二份代码是第一段代码中引用的primitive_plot，第三份代码是使用sklearn包实现的代码，第四份代码是sklearn使用第一份代码数据集的实现代码。
-麦_子-·2024-01-05 17:18

使用 sklearn 构建机器学习算法模型的完整流程

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

可视化训练数据

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:52

sklearn之load_iris数据集

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.clusterimportKMeansiris
cjz0422·2024-01-05 12:49

KNN 分类（选择最佳的 K 值，并可视化模型精度与 n_neighbors 的关系）

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:17

薛钦亮的python教程（七）飞速上手python常用包和操作

人生苦短，我爱python一、numpy二、pandas三、matplotlib四、seaborn五、sklearn接上文：薛钦亮的python教程（六）站在前人的肩膀上——模块和包的使用本文集中了几种
薛钦亮·2024-01-05 10:12

2019-12-29

2、程序实现importosimportpydotplusimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearn.treeastreeimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImageimp
xias147·2024-01-05 09:37

机器学习---PCA案例

1.PCAimportnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_digitsdefpca
三月七꧁ ꧂·2024-01-05 07:29

机器学习---clustering

1.生成不同类型的数据集导入必要的库：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs
三月七꧁ ꧂·2024-01-05 07:19

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

文件数据构建Numpy数据2.1.2模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn
几窗花鸢·2024-01-05 07:32
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