Scikit-learn 第24页

AI技术大盘点: 神经网络/机器学习/深度学习/大数据…你想知道的都在这些图里了

为了增加内容的趣味性和可读性，我也在每个主题下面加了些注解，希望对你们有用机器学习Scikit-learn算法这张图可以帮助你找到正确的估计器，这应该是机器学习汇总最难的部分。

我是高级猿·2022-12-10 14:10

机器学习的基础知识

机器学习实战开一个专题写一个机器学习的python实战练习，这个专题所有博文的知识都来自《机器学习实战：基于scikit-learn、keras和Tensorflow》机器学习的基础知识（已完成）端对端的机器学习项目

问题很多de流星·2022-12-10 01:16

基于python分析航空公司客户价值《数据挖掘》课程实验报告

2）利用pandas快速实现数据z-score(标准差）标准化以及用scikit-learn的聚类库实现K-Means聚类。

孙志攀·2022-12-09 18:56

Sklearn K均值聚类

abcd4491·2022-12-09 13:54

matlab ofdm系统过采样和欠采样,样本不均衡解决方法-过采样与欠采样

样本的不平衡很容易导致模型偏向比例较高的一方.解决该问题的方法有很多,本文重要探讨基于imbalanced-learn的采样方法.概述imbalanced-learn是一个MIT许可开源的源代码库,依赖于scikit-learn

Harrlio·2022-12-09 12:06

Pycharm和Anaconda的关系

1、python所存在的问题两个：第一个：自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn…等一系列包。需要安装pip来导入这些包。

依然^^^·2022-12-09 08:46

ML(4) - LinearRegression多项式回归(非线性)

多项式回归多项式回归基本概念Scikit-Learn中多项式回归关于PolynomialFeatures多项式回归基本概念对于线性回归，数据都是线性的，目标是寻找一条直线，尽可能的拟合样本。

英俊强健·2022-12-09 04:17

sklearn 命令行安装_1.sklearn库的安装

sklearn库sklearn是scikit-learn的简称，是一个基于Python的第三方模块。

Power BI365·2022-12-09 02:52

加州房价篇 (一) : 了解数据

让我们先从加利福尼亚州的房价说起如果没有接触过机器学习，需要先进行环境配置在每次开始之前都需要先运行以下代码,不报错方可继续#Python的版本需要大于3.5importsysassertsys.version_info>=(3,5)#Scikit-Learn

大扬笔谈录·2022-12-09 00:28

5折交叉验证_交叉验证：评估模型表现

注明：本文章所有代码均来自scikit-learn官方网站在实际情况中，如果一个模型要上线，数据分析员需要反复调试模型，以防止模型仅在已知数据集的表现较好，在未知数据集上的表现较差。

weixin_39686634·2022-12-08 13:30

【推荐收藏】【机器学习实战】分类（以MNIST为例）（挑战全网最全，没有之一，另附完整代码与加速库的使用）

1.1、下载MNIST素材Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮你下载流行的数据集，MNIST也是其一：fromsklearn.datas

憶·2022-12-08 11:56

机器学习实战--二分类（MNIST数据集）

importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.datasetsimportfetch_mldatamnist=fetch_mldata('MNISToriginal')Scikit-Learn

哈哈你个大锤子·2022-12-08 11:55

介绍numpy数组

机器学习库如TensorFlow和scikit-learn也是如此，它们使用NumPy数组作为输入。任何在Python中使用数字的人都会遇到NumPy数组。那么它们是什么，我们如何创造它们？

心际花园·2022-12-08 08:46

EEG | EEGNet 神经网络分类脑电信号实战（附完整源码）

EEGNet+MNE分类Sample数据集一、环境配置PackagenameVersionPython3.7Tensorflow2.7.0mne0.24.1matplotlib、scikit-learn

一只殿鹿·2022-12-08 03:30

《机器学习》分析鸢尾花数据集

转载地址：https://www.cnblogs.com/mandy-study/p/7941365.html分析鸢尾花数据集下面将结合Scikit-learn官网的逻辑回归模型分析鸢尾花示例，给大家进行详细讲解及拓展

perfect_young·2022-12-08 03:54

MNE-Python | 使用 ICLabel 模型进行 ICA 并自动修复样本

有关ICA的概念背景，请参阅此scikit-learn教程。有关如何使用ICA删除工件的基本了解，请参阅MNE-Python中的教程。

Liooho·2022-12-08 01:30

ML/DL 学习框架汇总

分类机器学习框架汇总深度学习框架汇总机器学习框架汇总Scikit-learn：python默认的开源机器学习框架ApacheMahout：是一个为基于线性代数领域可扩展的ML算法制作免费实现的项目。

无规则@lucio·2022-12-07 21:14

pycharm使用虚拟环境时出现的那些问题

2.ModuleNotFoundError:Nomodulenamedsklearn原因：sklearn是scikit-learn缩写解决方案：pipinstallscikit-learn3.ModuleNotFoundError

探索者_SHU·2022-12-07 18:19

特征工程特征预处理归一化与标准化、鸢尾花种类预测代码实现

一、特征预处理特征工程目的：把数据转换成机器更容易识别的数据scikit-learn：提供几个常见的实用程序函数和转换器类，以将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示形式。

learning-striving·2022-12-07 13:41

机器学习神器Scikit-Learn保姆级入门教程

Scikit-learn是一个非常知名的Python机器学习库，它广泛地用于统计分析和机器学习建模等数据科学领域。

数据不吹牛·2022-12-07 10:13

python sklearn knn快速实现，保姆级教学

目录介绍KNN实战加载模块读取数据训练、测试数据分割关键环节：训练+预测sklearn官方代码实例介绍首先上链接https://www.sklearncn.cn/scikit-learn是基于Python

易烊千蝈·2022-12-07 09:41

python缺失值与异常值处理_python 缺失值处理的方法（Imputation）

但是这样的数据集并不能被scikit-learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。

weixin_39608748·2022-12-07 07:19

妙啊，使用 Python 也可以轻松构建电影推荐系统

本文将余弦相似度与KNN、Seaborn、Scikit-learn和Pandas结合使用，创建一个使用用户评分数据的电影推荐系统。

Python数据挖掘·2022-12-07 07:15

机器学习笔记：KNN算法pandas结合scikit-learn实现

1、K-近邻算法：如果一个样本在特征空间中的K个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别2、KNN算法流程：1、计算已知类别中的点与当前点的距离2、按距离递增次序排序3、选取与当前点距离最小的K个点4、统计前K个点所在类别出现的频率5、返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类3、机器学习流程：1、获取数据2、数据基本处理3、特征工程4、机器学习5、模型评估4、代码实现

xMathematics·2022-12-07 05:04

机器学习实战：利用随机森林回归树来预测不同经纬度的无线电电磁波

介绍Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是一款免费的机器学习库。

勋章DhR·2022-12-06 20:12

把机器学习神器 Scikit-Learn给图解了！

图解机器学习本文详解scikit-learn工具库的用法，覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。

数据不吹牛·2022-12-06 13:02

鸢尾花数据种类预测、分析与处理、scikit-learn数据集使用、seaborn作图及数据集的划分

一、鸢尾花种类预测Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理，Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集鸢尾花数据集包含了4个属性（特征值）Sepal.Length（花萼长度），单位是cmSepal.Width（花萼宽度），单位是cmPetal.Length（花瓣长度），单位是cmPetal.Width（花瓣宽度），单位是cm3个种类（目标值）：IrisSe

learning-striving·2022-12-06 13:00

用scikit-learn学习线性回归和Ridge回归

scikit-learn库可完成线性回归求得模型系数，Ridge回归进行正则化。

海马有力量·2022-12-06 12:56

sklearn学习(一)

sklearn(scikit-learn)是一个第三方提供的非常实用的机器学习库，包含从数据预处理到训练模型的各个方面sklearn自带了一些示例数据集，现在对选择鸢尾花的数据集，并对其进行预处理np.colunms_stack

hchjvc·2022-12-06 08:39

pandas用众数填充缺失值_【机器学习】scikit-learn中的数据预处理小结(归一化、缺失值填充、离散特征编码、连续值分箱)...

一.概述1.数据预处理数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小。数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求。2.sklearn中的数据预处理sklearn中包含众多数

少学汉·2022-12-06 00:55

学习周报20200315 | 蜥蜴书我看完了

20200210|多线程和线程池学习周报20200216|学习计划安排整理学习周报20200223|两本书学习周报20200301|两本书+论文荒经过几周时间，我优先把蜥蜴书看完了，就这本：《机器学习实战——基于scikit-learn

机智的叉烧·2022-12-05 14:29

机器学习--KNN（scikit-learn,sklearn）

机器学习–KNN（scikit-learn,sklearn）KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一

想成为风筝·2022-12-05 12:01

及Scikit-learn机械学习库

1、什么是机器学习机器学习是人工智能的一个分支；机器学习是实现人工智能的一个途径（即以机器学习为手段解决人工智能中的问题）;机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的算法。2、为什么需要机器学习21世纪机器学习又一次被人们关注，而这些关注的背后是因为整个环境的改变，我们的数据量越来越多，硬件越来越强悍；急需要解放人的生产力，自动去寻找数据的规律，去解决更多专

tigerlib·2022-12-05 11:57

scikit-learn K近邻法类库使用小结

weixin_33766805·2022-12-05 11:25

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第09章启动并运行TensorFlow

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第08章降维（第二部分神经网络和深度学习）第9章启动和运行TensorFlowTensorFlow是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。它的基本原理很简单：首先在Py

weixin_33859231·2022-12-05 11:25

dbscan聚类python_用scikit-learn学习DBSCAN聚类

在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。

weixin_39814126·2022-12-05 11:55

K近邻算法&计算距离&scikit-learn数据集获取——机器学习

一、K近邻算法1什么是K近邻算法(k-NearestNeighboursKNN)简介最近邻算法是一种分类算法1968年由Cover和Hart提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。该算法的思想：一个样本与数据集中的k个样本最相似，这k个样本中的大多数属于同一个类别特点根据邻居的位置来推断自己的位置。定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似样本中的大多数属于同一个类别，则该样本也属于这个

大白很火·2022-12-05 11:54

用scikit-learn实现DBSCAN聚类

用scikit-learn学习DBSCAN聚类转载来源:作者：刘建平Pinard地址：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6217852.html在DBSCAN密度聚类算法中

YangWei_19·2022-12-05 11:51

K邻近算法概述、欧式距离、Scikit-learn使用、kNN邻近算法距离度量、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离、杰卡德距离、马氏距离

一、K-邻近算法概述K邻近算(KNearestNeighbor算法，KNN算法)：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别KNN是机器学习中比较经典的分类算法，最早是由Cover和Hart在1968年提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域，根据邻居来推断类型1.1KNN实现流程计算已知类别数据集中的点与当前点之间的

learning-striving·2022-12-05 11:48

python中使用svm_Python中支持向量机SVM的使用方法详解

一、导入sklearn算法包Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示，逻辑回归：fromsklearn.lin

weixin_39977488·2022-12-05 09:03

在python中使用SVM

在python中使用支持向量机三、在python中使用SVM3.1scikit-learn库3.2SVM在scikit-learn库中的使用3.2.1svm.SVC3.2.2datasets3.3应用实例三

Messiah___·2022-12-05 08:55

pycaret的具体使用流程

一、PyCaret安装在使用pycaret库进行机器学习处理时，pycaret2.3要求scikit-learn在是0.22版，然而，

wxfu2010·2022-12-05 08:13

记录篇：【菜菜scikit-learn机器学习】sklearn中的逻辑回归

1.名为“回归”的分类器逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线性回归是机器学习中最简单的的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程：被统称为模型的参数，其中θ被称为截距(intercept)，~被称为系数(coeffiffifficient)，这个表达式，其实就和我们小学时就无比熟

W_Yeee·2022-12-05 07:26

逻辑回归与scikit-learn

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数，来达到将数据二分类的目的。定义：逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性（不是概率）。比如某用户购买某商品的可

AI_Engine·2022-12-05 07:23

机器学习实战（基于Scikit-Learn和TensorFlow）（Ⅰ）

机器学习实战（基于Scikit-Learn和TensorFlow）（Ⅰ）本文参考书籍：《机器学习实战（基于Scikit-Learn和TensorFlow）》目录机器学习实战（基于Scikit-Learn

小灵宝·2022-12-05 07:23

python 广义线性模型_【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN...

下面是一组用于回归的方法，其中目标期望值y是输入变量x的线性组合。在数学概念中，如果是预测值value.在整个模块中，我们定义向量作为coef_定义作为intercept_.如果需要使用广义线性模型进行分类，请参阅logistic回归.logistic回归.的线性模型,使得数据集实际观测数据和预测数据(估计值)之间的残差平方和最小。其数学表达式为:LinearRegression会调用fit方法来

weixin_39777018·2022-12-05 07:52

逻辑回归2-scikit-learn参数介绍

1.1scikit-learn参数介绍1.1.1导入fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression1.1.2版本scikit-learn==0.21.31.1.3

weixin_30883271·2022-12-05 07:22

[通过scikit-learn掌握机器学习] 02 线性回归

【http://blog.csdn.net/u013719780/article/details/51742982】本章介绍用线性模型处理回归问题。回归问题的目标是预测出响应变量的连续值。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。同时讲一下如何做模型评估。然后，我们介绍多元线性回归问题（multiplelinearregression），线性约束由多个解释变量构成。再之后，我们介

王家奇士·2022-12-05 07:51

[机器学习与scikit-learn-20]：算法-逻辑回归-线性逻辑回归linear_model.LogisticRegression与代码实现

博客本文网址：[机器学习与scikit-learn-20]：算法-逻辑回归-线性逻辑回归linear_model.LogisticRegression与代码实现_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客目录第1章scikit-learn

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-05 07:13

二元线性回归（自写梯度下降法与scikit-learn）

目录梯度下降法-二元线性回归二元线性回归-scikit-learn方式实现梯度下降法-二元线性回归之前弄了一元线性回归的例子，这次轮到二元线性回归。这个例子，也是根据网上视频课程学的

不务正业的猿·2022-12-05 07:39

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