SKLEARN 第12页

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化

大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前，由于计算机只能分析数值型数据，而人类所熟悉的自然语言文字，机器学习算法是一窍不通的，因此需要将大类的文本及前后关系进行设计，并将其转换为数值化表示。一般来说，文本语言模型主要有词袋模型（BOW）、词向量模型和主题模型，目前比较常见是前两种，各种机器学习框架都有相应的word2vec的机制和支持模型，比如gensim和Scikit-learn（

一马平川的大草原·2023-12-03 05:10

如何基于OpenCV和Sklearn库开展数据降维

大家在做数据分析或者机器学习应用过程中，不可避免的需要对数据进行降维操作，好多垂直行业业务中经常出现数据量少但维度巨大的情况。数据降维的目的是为了剔除不相关或冗余特征，使得数据易用，去除无用数据，实现数据可视化，提高模型精确度，减少运行成本，减少特征个数并关注本质特征，确保数据特征属性间相互独立。1.数据降维的主要方法数据降维主要有线性和非线性方法，线性方法有PCA、ICA、LDA、LFA、LPP

一马平川的大草原·2023-12-03 05:37

【python入门机器学习】随机森林

代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.ma

敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:56

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的python程序代码的逐行解释，看完你也会写！！

一、本文的原始代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimportskfuzzyasfuzzimportmatplotlibmatplotlib.use

小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:11

如何将x和y利用torch转换成小批量数据，打乱数据、标准化或者归一化？

下面是一个示例：fromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromsklearn.preprocessingimportStan

高山莫衣·2023-12-02 12:29

sklearn 可视化模型的训练测试收敛情况和特征重要性

showthecode:#Plottrainingdeviancedefplot_training_deviance(clf,n_estimators,X_test,y_test):#computetestsetdeviancetest_score=np.zeros((n_estimators,),dtype=np.float64)fori,y_predinenumerate(clf.staged

weixin_30399055·2023-12-02 10:35

sklearn教程：titanic泰坦尼克号数据集

文章目录数据集介绍导入数据集info()显示数据类型和是否缺失describe()数据描述性统计数据可视化-探索性分析EDA填充缺失值之后的可视化类别变量的相关关系数据集介绍这个数据集是基于泰坦尼克号中乘客逃生的，泰坦尼克号出事故，船上的乘客的一些信息被记录在这张表中。现在要根据这个数据预测这个人能否获救。共有891个样本。数据集属性属性含义PassengerId乘客IDSurvived获救情况（

Cachel wood·2023-12-02 10:25

sklearn教程：boston波士顿房价数据集

文章目录数据集介绍导入库划分训练集测试集导入DataFrame创建学习模型KNNLinearDecisionTreeSVR训练模型预测数据绘图可视化数据标准化模型训练和预测数据集介绍Boston数据集是一个经典的回归分析数据集，包含了美国波士顿地区的房价数据以及相关的属性信息。该数据集共有506个样本，13个属性，其中包括12个特征变量和1个目标变量（房价中位数）。属性含义CR

Cachel wood·2023-12-02 10:24

sklearn教程：iris鸢尾花数据集数据分析

文章目录数据集介绍导入数据集查看数据标签、属性和介绍查看数据整理为dataframe数据indo()查看数据类型和是否缺失describe()提供数值型变量的描述性统计变量赋值标签编码分割训练集测试集查看Xy维度可视化分析箱线图查看数据分布和异常值直方图查看数值型数据分布密度图查看数值型数据分布提琴图查看数值型数据

Cachel wood·2023-12-02 10:49

使用K-means把人群分类

比如性别男女，转换为0和1）2.模型训练fit3.预测3.代码原数据类似这样(source：http:img-blog.csdnimg.cn/20201212150816452.png）：代码：fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportpreproces

hzp666·2023-12-02 09:47

Python实现特征降维--主成分分析 (PCA)

fromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnp#对数据X应用PCA变换defapplyPCA(X,numComponents):newX=np.reshap

静观云起·2023-12-02 04:34

sklearn中tfidf的计算与手工计算不同详解

sklearn中tfidf的计算与手工计算不同详解引言：本周数据仓库与数据挖掘课程布置了word2vec的课程作业，要求是手动计算corpus中各个词的tfidf，并用sklearn验证自己计算的结果。

stay_foolish12·2023-12-02 02:17

吴恩达神经网络和深度学习 assignment3 编程作业构建神经网络模型

1、导入包#Packageimportsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary

sy今天看代码了吗·2023-12-01 23:50

分类模型的评价指标

分类报告fromsklearn.metricsimportclassi

诶尔法Alpha·2023-12-01 22:36

使用scikit-learn模拟机器学习正负样本不均衡时ROC曲线和PR曲线，可调整识别正确和错误的样本数量，概率使用随机值

/usr/bin/envpython3#-*-coding:UTF-8-*-#@Date:2023/10/1616:57#@Author:HELINfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportroc_curve

嘿嘿骑士·2023-12-01 22:42

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

跟着chatgpt一起学|1.spark入门之MLLib

其他的和sklearn里的非常像，大家

薇酱·2023-12-01 15:30

Informer辅助笔记：data/dataloader.py

为例importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader#fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromutils.toolsimportStandardScalerfromutils.timefeatu

UQI-LIUWJ·2023-12-01 15:38

【机器学习】集成学习算法之AdaBoost

文章目录基本步骤示例生成第1棵决策树生产第2棵决策树生成第T棵决策树加权投票sklearn实现基本步骤首先，是初始化训练数据的权值分布D1D_1D1。

撕得失败的标签·2023-12-01 12:54

聚类算法Sklearn实践

在实践中，为了方便快捷地应用聚类算法，可以使用Scikit-learn（简称Sklearn）这个强大的Python机器学习库。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

线性回归实验

目录WPS使用线性回归处理xlxs文件数据1、选中数据2、插入散点图3、按需要调整横纵坐标4、选择数据线性回归用Python处理（不用SKlearn）20条数据2000条数据20000条数据用Python

终极末影龙·2023-12-01 06:03

python重要性,使用Python的随机森林特征重要性图

IamworkingwithRandomForestRegressorinpythonandIwanttocreateachartthatwillillustratetherankingoffeatureimportance.ThisisthecodeIused:fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorMT

weixin_39804620·2023-12-01 02:31

基于LSTM的文本分类

python#coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

还闹不闹·2023-11-30 12:34

python写入zilliz cloud向量数据库

#步骤1:安装必要的库#pipinstallpymilvus#示例中使用Milvus作为客户端库#pipinstallsklearn#用于TF-IDF向量化frompymilvusimportconnections

MonkeyKing_sunyuhua·2023-11-30 10:00

数据挖掘感知机

要使用感知机，我们首先要引入头文件，以下是感知机用的到头文件：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

亖嘁·2023-11-30 08:14

数据分析04 - 朴素贝叶斯

sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多

数据社·2023-11-30 04:50

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。

shy~·2023-11-30 01:57

keras处理csv数据流程

CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)train_data=pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv")train_data.head()fromsklearn.ensembleimportRandomForest

我叫杨傲天·2023-11-30 01:11

关于机器学习中（决策树）分类器的快速构建、可视化及效果评估

感觉自己在学习和实践机器学习的路上看过不少官方或民间教程，但各处说法不一，即使连sklearn官方给的上手案例也通常模模糊糊，亦没有帮读者太明确从构建数据集到评估效果这一个标准流程。

Karl张翔·2023-11-30 00:30

机器学习算法之决策树回归模型可视化

importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportwarningsimportsklearnfro

Mr Robot·2023-11-30 00:29

使用Python实现SVM来解决二分类问题

下面是一个使用Python实现SVM来解决二分类问题的例子：#导入所需的库fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotasplt

RRRRRoyal·2023-11-29 12:44

python机器学习：SVM（8）

SVM#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipyimportioasspiofrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdefSVM

HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

机器学习中，跑实验常用到的一些API【自用，更新ing】

sklearn库中1.混淆矩阵：使用到的类：【confusion_matrix】，【ConfusionMatrixDisplay】计算混淆矩阵：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix

爱学习的大白菜·2023-11-29 11:28

四象限分析案例

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib#生成图表之前明确设置一个交互式框架matplotlib.use('Qt5Agg')fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScal

俺会hello我的·2023-11-29 06:30

nginx django uwsgi配置记录

1.配置python环境，MySQL，安装依赖pipinstalldjangosklearnpandasrdkit-pypimysqlclientuwsgi2.安装nginx在nginx下载，编译tarxvfnginx

张大铁·2023-11-29 06:59

Pytorch--报错1.TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: ‘X‘

报错问题:TypeError:fit_transform()missing1requiredpositionalargument:‘X’运行的代码如下:fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearnimportpreprocessingresult2

SpongeBob@Hefei·2023-11-29 03:42

手写字符识别神经网络项目总结

2.加载数据集importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsdigits=datasets.load_digits()3.分割数据集fromsklearn.model_selectionim

github_czy·2023-11-28 23:11

sklearn.model_selection.train_test_split

其中有个参数叫做random_state也就是“随机种子数”，也就是该组随机数编号。在重复实验的时候，保证得到一组一模一样的随机数，如果random_state设置为0或者不填，每次都会产生不一样的结果。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同，也会产生相同的随机数。random_state取值的范围为0~2^32

周倜吉·2023-11-28 18:38

机器学习——多元线性回归升维

机器学习升维升维使用sklearn库实现特征升维实现天猫年度销量预测实现中国人寿保险预测升维定义：将原始的数据表示从低维空间映射到高维空间。

SF-FCZ·2023-11-28 17:26

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

fromsklearnimportlinear_modelridge

大滑稽儿·2023-11-28 15:48

【自然语言处理】利用sklearn库函数绘制三维瑞士卷

一，原理介绍sklearn.datasets.make_swiss_roll（）函数提供了三维瑞士卷的数据集，我们可以利用他来生成瑞士卷，该函数的用法见sklearn官方文档：官网文档：sklearn.datasets.make_swiss_roll

TUSTer_·2023-11-28 09:54

Python大数据基础之数据清洗（数据转换篇）

python中有两种方法实现：利用Pandas中DataFrame的apply函数；利用sklearn库已经封

小华6不6·2023-11-28 07:58

ROC曲线和PR曲线模板

importnumpyasnp#导入NumPy库，用于科学计算fromsklearn.metricsimportroc_curve,auc,precision_recall_curve#从sklearn.metrics

weixin_47552564·2023-11-28 05:14

腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析

索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境，实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作（比如数据分析），如下图：(上图试验了一下pandas的使用）（下图随手在sklearn

小白掌柜·2023-11-27 15:44

详细解答T-SNE程序中from sklearn.manifold import TSNE的数据设置，包括输入数据，绘制颜色的参数设置，代码复制可用！！

文章目录前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写1、可运行的T-SNE程序2.实验结果3、针对上述程序我们详细分析T-SNE的使用方法3.1加载数据3.2TSNE降维3.3绘制点3.4关于颜色设置，颜色使用的标签数据的说明c=y总结前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写

小桥流水---人工智能·2023-11-27 03:13

机器学习——主成分分析法(PCA)

代码实现importmatplotlib.pyplotasplt#加载matplotlib用于数据的可视化fromsklearn.decompositionimpor

bw876720687·2023-11-26 18:33

python 交叉验证后获取模型_sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例．#MLPwit

心安乃近·2023-11-26 14:59

划分训练集，验证集和测试集（keras）

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size

瓦碎·2023-11-26 14:59

python训练集_Python 训练集、测试集以及验证集sklearn及手动切分

方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分方法一采用Sklearn包中的sklearn.model

致寿有道·2023-11-26 14:59

利用sklearn划分训练集和测试集

利用sklearn划分训练集和测试集交叉验证（CrossValidation）是常用的机器学习训练手段，可以有效检验一个模型的泛化能力。

蕉叉熵·2023-11-26 14:58

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