Scikit-learn

Scikit-Learn进行命名实体识别

image命名实体识别是识别名称等信息单元的过程（包括人名、地名、组织机构和位置），以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱等数值表达式。目标就是开发实用且与域无关的技术，以便自动高精度地检测命名实体。1.数据数据是BIO和POS标签注释的特征设计语料库。image.png有关实体的基本信息geo-区域实体（GeographicalEntity）org-组织（Organization）per-人（P
魏鹏飞·2024-01-21 04:10

机器学习实验||分类机器学习建模分析

、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序、运行结果）一个分类器只能使用一列lable使用scikit-learn
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

《scikit-learn》xgboost

XGBoost算法•XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。•XGBoost的基学习器除了可以是CART（这个时候就是GBDT）也可以是线性分类器，而GBDT只能是CART。•XGBoost的目标函数的近似用了二阶泰勒展开，模型优化效果更好。•XGBoost
星海千寻·2024-01-19 12:29

[Python] scikit-learn之mean_squared_error函数(Mean Squared Error(MSE))介绍和使用案例

什么是均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)?MSE是均方误差(MeanSquaredError)的缩写，是一种常用的衡量回归模型预测精度的指标。它表示预测值与真实值之间差异的平方和的平均值，通常用于评估回归模型的性能。RMSE是均方根误差(RootMeanSquaredError)的缩写，是一种常用的衡量回归模型预测精度的指标。它表示预测值与真实值之间差异的平均大小，通常用于评估回归模型的性
老狼IT工作室·2024-01-19 12:28

逻辑回归 Logistic Regression

二、逻辑回归的优点和缺点三、逻辑回归的应用场景四、构建逻辑回归模型的注意事项五、逻辑回归模型的实现类库六、逻辑回归模型的评价指标七、类库scikit-learn实现逻辑回归的例子总结前言逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法
JasonH2021·2024-01-18 13:45

[Python] scikit-learn指max_error函数介绍和使用案例

max_error函数介绍max_error函数计算最大残差，这是一个捕捉预测值和真实值之间最坏情况误差的度量。在完全拟合的单输出回归模型中，训练集上的max_error将为0，尽管这在现实世界中极不可能发生，但该度量显示了模型拟合时的误差程度。3.3.Metricsandscoring:quantifyingthequalityofpredictions—scikit-learn1.3.2doc
老狼IT工作室·2024-01-18 07:14

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

Scikit-learn库中的CountVectorizer类是一个非常有用的工具，它可以将文本数据转换为词频矩阵。
Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

Python文本向量化入门（四）：中文词袋问题

因为之前的学习中发现Scikit-learn的CountVectorizer不支持中文分词，所以在本篇文章中，我们将介绍如何使用jieba分词和Scikit-learn的CountVectorizer进行中文文本的特征提取
Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

fit_transform()与transform()

scikit-learn数据预处理fit_transform()与transform()区别以及同时使用时注意事项
伏牛山忍者·2024-01-17 12:35

关于Pycharm无法安装sklearn库问题

文章参考自大佬“偷偷写博客567”的《Pycharm安装scikit-learn失败解决办法》，点击此处即可进行跳转pycharm里面如果要安装sklearn库的话是需要搜索sklearn库的全称scikit-learn
byte_stuffing·2024-01-17 05:24

Numpy使用简介

多数科学计算工具包，比如Scipy，和数值分析工具包，比如Pandas、Scikit-learn，都依赖Numpy。
ZShiJ·2024-01-16 11:57

使用 Python 和 scikit-learn 学习回归算法

建立注册或登录。通过从试用IBMWatson页面登录到IBMCloud帐户来激活WatsonStudio。通过登录https://dataplatform.cloud.ibm.com访问WatsonStudio。创建一个空项目。单击“创建项目”或“新建项目”。选择“创建空项目”。为项目命名。选择现有的对象存储服务实例或创建一个新实例。单击创建。添加笔记本。单击“+添加到项目”。单击“笔记本”。单击
AI-智能·2024-01-16 10:12

机器学习入门

你将使用Python和scikit-learn来生成和测试模型。技能水平初学者估计完成时间约2小时。
AI-智能·2024-01-16 10:42

使用 Python 和 scikit-learn 生成机器学习模型

获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中，获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤：数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB
AI-智能·2024-01-16 10:42

ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具

研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱，为开发人员加强AI模型被误导的防御性，让AI系统变得更加安全，ART支持所有流行的机器学习框架（TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，scikit-learn
Rnan-prince·2024-01-15 15:15

【快速解决】vscode安装Keras，tensorflow；解决from tensorflow.keras.models import Sequential环境配置不上怎么办？

安装ipykernel第三步：把新建的虚拟环境（tf3）第四步：首先要进入到新建的虚拟环境第五步：安装tensorflow第六步：安装keras第七步：安装numpy第八步：安装pandas第九步：安装scikit-learn
命运之光·2024-01-15 12:25

编程探秘：Python深渊之旅-----机器学习入门（七）

我们可以使用Python的scikit-learn库来轻松入门。码娜：听起来很酷，我们从哪里开始呢？机器学习概念龙：首先，我们需要理解机器学习是如何工作的。简单来说，机器学习就是训练计算机从数据
_rtf·2024-01-15 00:34

10个数据科学不可或缺的Python库

然而，在像NumPy、Pandas和Scikit-Learn这样广受欢迎的库之外，还存在着一批鲜为人知但能够显著提升数据科学能力的Python宝藏库。
python慕遥·2024-01-14 21:23

sklearn快速实现python机器学习算法

sklearn又写作scikit-learn基于python的高效机器学习算法应用，开源机器学习工具包官网，里面有全英的教程和示例工程应用中，自己使用python从头实现一个算法耗时耗力，还难以保证架构清晰
阿航626·2024-01-14 09:52

Scikit-Learn线性回归(六)

Scikit-Learn线性回归六：套索回归1、Lasso回归（套索回归）2、Lasso回归的解2.1、坐标轴下降法2.2、最小角回归法2.3、Lasso回归解（L1正则化）的几何意义3、Scikit-LearnLasso
对许·2024-01-14 07:35

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记一、学习目标第三章将从分类的角度来进行学习，并且引入很多对于检验分类效果的性能指标。
Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

机器学习学习笔记（八）多项式回归与模型泛化

对非线性的数据进行处理，相应的预测----添加新的特征：原有的特征进行多项式组合scikit-learn中的多项式回归PolynomialFeatures构建特征导包：fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures
下雨天的小白鞋·2024-01-13 08:21

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（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·2024-01-11 02:39

选择三个机器学习算法，代码实现 ，并选择一个数据集进行性能分析

以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selec
Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

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。
大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】模型参数优化工具：Optuna使用分步指南（附XGB/LGBM调优代码）

工具包方面，Scikit-learn提供了GridSearchCV和RandomizedSearchCV等用于网格搜索和随机搜索的工具。
Avasla·2024-01-10 10:50

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（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·2024-01-10 10:19

pip install simctg 报错

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

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法，不是一个机器学习算法（既不是再做监督学习
Debroon·2024-01-10 03:23

使用Pipeline和ColumnTransformer提升机器学习代码质量

机器学习项目中最冗长的步骤通常是数据清洗和预处理，Scikit-learn库中的Pipeline和andColumnTransformer通过一次封装替代逐步运行transformation步骤，从而减少冗余代码量
子诚之·2024-01-10 00:07

【sklearn练习】datasets的使用

一、数据集分类1、fetch类的数据集：以"fetch"开头的数据集，这些数据集通常不包含在scikit-learn的标准安装中，需要从远程服务器上下载。
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。
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。
我感觉。·2024-01-09 18:51

【机器学习】scikit-learn机器学习中随机数种子的应用与重现

随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样一、随机数种子基础应用在python中简单运用随机数种子importrandomrandom.seed(1)a=random.sample(range(0,100),10)random.seed(2)b=random.sample(range(0,100),10)结果如下aOut[3]:[17,72,97
TwcatL_tree·2024-01-09 11:05

【python】scikit-learn清华tsinghua镜像

scikit-learn官方：pipinstallscikit-learn清华：pipinstallscikit-learn-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
拾贰_C·2024-01-09 02:54

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

scikit-learn中实现了3中朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB。GaussianNB可用于任意连续数据，BernoulliNB假定输入
zhangbin_237·2024-01-07 19:53

[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测

什么是Scikit-learn？Scikit-learn是一个用于Python编程语言的机器学习库。它提供了各种监督和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

[Python] 如何使用joblib库导出和导入scikit-learn线性回归模型

什么是joblib库？Joblib是一个Python库，用于序列化和反序列化Python对象，包括机器学习模型、数据集等。它提供了一种高效的、可扩展的、跨平台的方式来保存和加载大型数据结构，以便在不同的环境中使用。Joblib:runningPythonfunctionsaspipelinejobs—joblib1.3.2documentationGitHub-joblib/joblib:Comp
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

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

这个问题可能是由于你使用的scikit-learn库版本与imbalanc
Zouia Gail(修行中)·2024-01-07 16:52

GitHub 周榜第一！微软给新手开源的 ML 课程，1.2 万 Star

简介ML-For-Beginners是微软开源的机器学习入门教程，总共有25节课，时间周期为12周，课程主要使用Scikit-learn库。
开源前哨·2024-01-07 15:49

python学习曲线绘制

1.学习曲线的绘制learning_curve的使用案例learning_curve函数是Scikit-learn库中用于生成学习曲线的工具。
月落霜满天·2024-01-07 07:47

SVM 保存和加载模型参数

在Python中，你可以使用scikit-learn库中的joblib或pickle模块来保存和加载SVM模型的参数。
不做梵高417·2024-01-06 19:01

特征工程-特征预处理

1什么是特征预处理1.1特征预处理定义scikit-learn的解释providesseveralcommonutilityfunctionsandtransformerclassestochangerawfeaturevectorsintoarepresentationthatismoresuitableforthedownstreamestimators
谛君_是心动啊·2024-01-06 17:27

4种SVM主要核函数及相关参数的比较

本文旨将使用Scikit-learn库来展
deephub·2024-01-06 08:26

以典型二分类问题为例，详细讲解XGBoost代码实现及应用

以蘑菇是否有毒的二分类问题为例子详细讲解XGBoost原理及代码实现为什么要学习XGBoostXGBoost的原理搭建XGBoost运行环境XGBoost默认方式实现二分类问题XGBoost数据可视化，生成决策树XGBoost搭配scikit-learn
学兔兔VIP·2024-01-06 04:34

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

用于回归的k近邻算法在scikit-learn的KNeighborsRegressor类中实现。
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

34、使用Scikit-Learn进行特征选择

在本文中，您将了解如何在使用scikit-learn库创建机器学习模型之前选择数据中的属性。选择功能特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中对您感兴趣的预测变量或输出贡献最大的那些特征。
攻城狮笔记·2024-01-05 10:02

Scikit-Learn线性回归(五)

Scikit-Learn线性回归五：岭回归与Lasso回归1、误差与模型复杂度2、正则化3、Scikit-Learn岭（Ridge）回归4、Scikit-LearnLasso回归1、误差与模型复杂度在第二篇文章
对许·2024-01-05 00:28

Scikit-Learn线性回归(三)

Scikit-Learn线性回归三：综合实践1、线性回归理论回顾2、数据分析与问题提出3、简单线性回归实践4、多项式回归实践5、多元线性回归实践1、线性回归理论回顾2、数据分析与问题提出3、简单线性回归实践
对许·2024-01-05 00:23

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解
对许·2024-01-04 12:55
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