Scikit-learn

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。
Dr.Cup·2024-02-20 05:44

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法，以及如何对数据进行聚类分
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。
·2024-02-19 18:51

基于聚类的点云背景分离算法python代码

下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例，使用的是scikit-learn库：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
love6a6·2024-02-19 16:34

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。
·2024-02-19 10:29

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包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）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）
张九日zx·2024-02-15 10:27

Python的Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。
王荣胜z·2024-02-14 23:13

Python数据科学：Scikit-Learn机器学习

4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return
偶是不器·2024-02-14 15:19

[韩顺平]python笔记

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn
超级用户 root·2024-02-12 20:54

神经网络中的分位数回归和分位数损失

获得这些百分位数值的机器学习方法有：scikit-learn:Gradien
·2024-02-12 12:41

Python三维体素化网格和点云计算

Python三维点云自动生成3D网格和表面重建，创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格，创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值，scikit-learn
亚图跨际·2024-02-12 09:25

Pycharm安装sklearn后，仍然报错No module named ‘sklearn‘

Pycharm安装sklearn后，仍然报错Nomodulenamed‘sklearn’1.因为sklean是缩写，真正需要下载的包为scikit-learn2.下载scikit-learn不成功，可能是因为你之前安装过
CRTao·2024-02-11 06:43

机器学习--K近邻算法，以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧

文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3.Scikit-learn包含的内容4.K-近邻算法API5.案例5.1步骤分析5.2代码过程1.K-近邻算法思想假如你有一天来到北京，你有一些朋友也在北京居住，你来到北京之后，你也不知道你在北京的
景天科技苑·2024-02-08 06:41

Python 机器学习 线性回归算法

在Python的机器学习库scikit-learn中，可以方便地使用线性回归模型进行数据分析和预测。
weixin_42098295·2024-02-08 01:42

深度学习如何入门？

编程基础：Python是深度学习最常用的编程语言，因为它简单易学，而且有许多强大的科学计算和机器学习库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Tensor
super_journey·2024-02-07 23:59

政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}

这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！模型验证评估您的模型性能，以便测试和比较其他选择。在上一篇中，您已经建立了一个模型。但它有多好呢？在本篇中，你将学会使用模型验证来衡量模型的质量。衡量模型质量是不断改进模型的关键。什么是模型验证还是得先讲一下概念：模型验证（ModelValidation）是
政安晨·2024-02-07 09:18

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

咱们将在这篇文章中使用更复杂的机器学习算法。随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemblelearning)的一种。它是通过构建多个决策树（即森林）来进行预测和分类的。随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同
政安晨·2024-02-07 09:42

【scikit-learn】可视化决策树

可视化决策树模型准备importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro
马老c·2024-02-07 09:32

Scikit-learn－04.决策树算法

运行本系统程序，请在电脑安装好Python、matplotlib和scikit-learn库。相关安装方法可自行在百度查找。这节我们来说机器学习中常用的一个功能－决策树。
sun zi chao·2024-02-07 09:02

scikit-learn决策树算法笔记总结

1.scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。
python收藏家·2024-02-07 09:01

《scikit-learn》决策树之分类树

前面我们学习了决策树的一些算法，提及到了scikitlearn，这里我们已经基本具备了一些基本的知识，接下来我们进入实战环节，真实地去操作一把数据。希望在此学习的基础上基本掌握scikitlearn的使用方法。作为具体操作scikitlearn的第一篇，先得做好一些准备工作。condainstallgraphvizcondainstallscikit-learn此外还需要下载graphviz，并把
星海千寻·2024-02-07 09:31

决策树之scikit-learn

实例fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotasplt#Loadirisdatasetiris=load_iris()X,y=iris.data,iris.target#Fittheclassifierclf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=clf
奋进的大脑袋·2024-02-07 09:00

【电子书+代码】Sklearn,Keras与Tensorflow机器学习实用指南

我们都知道：Scikit-Learn，Keras，Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。
Wang_AI·2024-02-05 18:33

Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程

例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等
Python编程开发·2024-02-05 14:31

交叉验证

1、scikit-learn中的交叉验证cross_val_score函数的参数：想要评估的模型训练数据真实标签2、分层k折交叉验证和其他策略利用cv参数来调节cross_val_score所使用的折数
dreampai·2024-02-05 08:25

python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器（最小化器）、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas：非常重要的库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；用得最多的pandas对象
Hi-Lu·2024-02-05 04:41

Anaconda安装和使用Numpy、scipy、pandas、Scikit-learn（数据分析）（2018年12月28日）

1、Anaconda介绍安装python的方法有很多种，数据分析方面比较常用Anaconda。Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项，也可以使用Miniconda这个较小的发行版，仅包含conda和Python。Anaconda可以管理包，就是能够安装、更新、移除工具包，比如Numpy、Scipy、pandas、Scikit-lea
鲍利斌·2024-02-05 04:41

pycharm如何导入numpy,pandas,scikit-learn,scipy,ipython等机器学习库

方法一可安装集成环境anaconda，anaconda集成了numpy,scipy,ipython,scikit-learn,matplotlib等机器学习所有的库。
刘先森i·2024-02-05 04:10

Python3 交叉编译 numpy pandas scipy scikit-learn

1.概述由于需要将Python3.7和一些软件包交叉编译到armv7平台硬件，如果是arm64位的系统，很多包都有预编译好的版本，可直接下载。本文主要在基于crossenv(https://github.com/benfogle/crossenv)环境下交叉编译。2.编译环境搭建创建编译环境路径/home/ym/python-build，创建/home/ym/python-build/instal
咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:09

详细流程安装Anaconda，开启AI第一步【Windows版】

它包含了conda包管理器、Python解释器、以及一系列用于数据科学的库和工具，例如NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learn等。
心安成长·2024-02-04 22:37

网友指出sklearn版本bug，你的实验结果很可能是错的。。。

B站：啥都会一点的研究生公众号：啥都会一点的研究生有网友指出，如果你正在使用或可能使用从1.3.0开始的任何1.3.x系列Scikit-Learn版本，代码中有包含对classification_report
啥都生·2024-02-04 15:40

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

如果您正在使用scikit-learn1.3.X版本，在使用f1_score()或classification_report()函数时，如果参数设置为zero_division=1.0或zero_division=np.nan，那么函数的输出结果可能会出错。错误的范围可能高达100%，具体取决于数据集中的类别数量。这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标，从而可能导致对分类器性能
叶庭云·2024-02-04 15:08

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

什么是无监督学习？无监督学习是机器学习中的一种方法，其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中，算法不依赖于任何先验的标签信息，而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；在降维中，算法会将高维数据映射到低维空间；在异常检测中，算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

[Python] scikit-learn中数据集模块介绍和使用案例

sklearn.datasets模块介绍在scikit-learn中，可以使用sklearn.datasets模块中的函数来构建数据集。这个模块提供了用于加载和生成数据集的函数。
老狼IT工作室·2024-02-04 10:43

NumPy之:NumPy简介教程

比如：Pandas,SciPy,Matplotlib,scikit-learn,scikit-image等。NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对
flydean程序那些事·2024-02-03 22:55

[Python] 如何使用scikit-learn的preprocessing和impute模块进行数据预处理（数据无量纲化，缺失值填充，对分类型特征编码与哑变量，对连续型特征进行二值化与分段）

数据挖掘的五大流程获取数据从各种来源收集数据，包括但不限于数据库、数据仓库、互联网、传感器、社交媒体等。获取数据的方式可以通过数据抓取、数据爬取、数据采集工具等方法进行。数据获取是数据挖掘的第一步，关键在于选择合适的数据源、确定需要的数据特征，并采用适当的技术和方法进行数据的提取和整理。数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。可能面对的问题有：数据类型
老狼IT工作室·2024-02-03 18:16

使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

什么是线性回归和逻辑回归？线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。线性回归的目标是找到一条直线（或超平面），使得预测值与观察值之间的残差（误差）最小化。这条直线或超平面可以用来表示输入变量与输出变量之间的关系。线性回归假设输入特征与输出之间存在线性关系，并且残差服从正态分布。线性回归适用于预测和推断，常见应用包括房价预测、销售
老狼IT工作室·2024-02-03 18:12

numpy 转载学习

在最流行的三大数据处理栈R、Matlab和Python中，NumPy是最重要的组件之一，有很多Python系的数据处理系统都依赖NumPy作为其基础架构的基础部分，比如tensorflow、pandas、SciPy和scikit-learn
科学俱乐会·2024-02-03 09:34

【SparkML实践4】Pipeline实战scala版

本节介绍了PipelinesAPI引入的关键概念，其中管道的概念主要受到scikit-learn项目的启发。
周润发的弟弟·2024-02-02 13:36

R-kknn包-类别插值可视化绘制

前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据，构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示，具体链接如下：机器学习和可视化还能一起这样用？Python教你全搞定。
数据魅力(DataCharm)·2024-02-02 10:53

超参数搜索matlab,MATLAB中与算法无关的超参数网格搜索

作为其中的一部分,我需要能够执行gridsearchforoptimalhyperparameters.但是,我并没有真正想到为每个固定算法和其超参数的固定子集编写单独的网格搜索实现.相反,我希望它看起来更像是在scikit-learn
徐聪瓜要努力·2024-02-02 08:42

scikit-learn

什么是机器学习？一门学科，研究如何用数据和经验优化计算机程序性能。什么是监督学习和无监督学习？监督学习：有输入和预期输出的学习；无监督学习：由真实(groundtruth)找到最好的假设(hypothesis)—预期输出不明确的学习方式。分类和回归的不同？分类算法的预期结果是离散值—几个选项中的一个；回归算法的预期结果是连续值—一个连续区间内的某个值。什么是estimater？estimater-
JerryYang105·2024-02-02 06:26

[Python] 什么是网格搜索以及scikit-learn中GridSearch类的介绍和使用案例？

什么是网格搜索？网格搜索是一种参数调优的方法，它可以帮助找到最佳的模型参数。在网格搜索中，我们先指定参数的候选值范围，然后枚举所有可能的参数组合，计算每个模型的性能指标（比如准确率、精确率等）。最后，选择性能指标最优的那个参数组合作为最终的模型参数。网格搜索的名称来源于我们将参数的候选值范围表示为一个二维的参数网格。scikit-learnGridSearchCV类介绍APIReference—s
老狼IT工作室·2024-02-01 20:39

python安装第三方库matplotlib_安装Python第三方库NumPy,SciPy,Matplotlib,Scikit-Learn,Theao

在UbuntuLinux系统中Python安装第三方库一般有2种方法：1.源码安装很多第三方库都是开源的，几乎都可以在github或者pypi上找到源码。找到源码格式大概都是zip、tar.zip、tar.bz2格式的压缩包。解压这些包，进入解压好的文件夹，通常会看见一个setup.py的文件。打开命令行，进入该文件夹。运行pythonsetup.pyinstall这个命令，就能把这个第三库安装到
AnFat·2024-02-01 19:07

Django如何调用机器学习模型进行预测

这里我们使用Scikit-Learn训练一个简单的线性回归模型作为示例。importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearReg
qa浪涛·2024-02-01 13:10

数据预处理：缺失值处理

但是，此类数据集与Scikit-Learn估计器不兼容，后者假定数组中的所有值都是具有含义的数字使用不完整数据集的基本策略是舍弃包含缺失值的整行或整列。
对许·2024-02-01 11:27

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。
程序员一诺·2024-01-31 12:45

xLearn机器学习库：安装与实践指南

在机器学习的领域里，不乏优秀的库和框架，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。然而，xLearn以其独特的优势，在处理特定类型的数据和问题时显得尤为出色。
uncle_ll·2024-01-31 03:56
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