Scikit 第2页

深入理解 NumPy：Python 科学计算的基石

它是Python语言中用于高性能科学计算的基础包，几乎所有的数据分析与机器学习框架（如Pandas、TensorFlow、Scikit-learn）都离不开它的支持。一、什么是NumPy？

来自星星的坤·2025-05-13 23:19

SCIKIT-LEARN 决策树实现csv文档简单的推论预测

一.学习背景原文来自scikit-learn的学习拓展，根据樱花分类示例衍生而来。

风亲云叹·2025-05-13 07:33

机器学习-PipeLine初识

学习：AScikit_Learnpipelinecanberegardedasameta-estimatororseveraltansformersandestimatorcanalsobewrapperedaroundtogether.IfwecallthefitmethodofPipeline

Santorinisu·2025-05-13 05:52

AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径

学习阶段：（1）基础数学：线性代数、概率统计、微积分（适度）（2）ML基础算法：线性回归、决策树、KNN、SVM（用scikit-learn）（3）模型优化：交叉验证、正则化、特征工程（4）无监督学习：

星火撩猿·2025-05-10 19:04

机器学习---sklearn常用模型

scikit-learn(sklearn)是一个常用的Python机器学习库，提供了许多常用的模型和工具，帮助用户完成数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估等机器学习任务。

我姓曹，谢谢·2025-05-10 15:40

Python程序的「加密」：Cython编译

2024年上半年利用scikit-lear

KwCoding·2025-05-06 16:04

如何理解高斯过程：代码篇（复杂版）

#Authors:Thescikit-learndevelopers#SPDX-License-Identifier:BSD-3-ClauseimportwarningsfromnumbersimportIntegral

向上又向下·2025-05-06 15:27

机器学习-支持向量机(SVM) -回归-python scikit-learn

机器学习-支持向量机-回归前言1.导入模块2.导入数据3.数据预处理4.训练支持向量回归器5.评价支持向量回归6.改进支持向量回归模型总结前言支持向量机是一种用于回归、分类和检测异常值的监督学习算法。支持向量机是经典机器学习中非常强大的模型之一，适用于处理复杂的高维数据集。支持向量机支持不同的核(线性、多项式、径向基函数(rbf)和sigmoid)，支持向量机可以处理不同类型的数据集，包括线性和非

Quest for Knowledge·2025-05-05 12:59

使用Python和scikit-learn实现支持向量机（SVM）

本文将介绍如何使用Python和scikit-learn库实现SVM，以及如何通过可视化不同参数设置来理解其工作原理。一、什么是支持向量机（SVM）？

01_6·2025-05-05 11:56

pythonsklearn乳腺癌数据集_【sklearn数据集】SVM之乳腺癌数据集实战

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。

weixin_39567169·2025-05-05 00:11

邮件分类特征维度实验分析

目标：使用scikit-leam的CountVectorizer()初始化

做科研的周师兄·2025-05-04 13:02

机器学习实战：鸢尾花分类

环境准备Python#需要安装的库（在终端运行）pipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn完整代码实现#1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearni

学术乙方·2025-05-04 13:00

机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例

我们将使用Python编程语言，并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤，并提供完整且可直接运行的代码示例。

Tech Synapse·2025-05-04 13:30

量化投资如何用机器学习预测股价？普通人需要哪些工具入门？

举个简单例子，用Python的scikit-learn构建一个线性回归模

股票量化·2025-05-04 09:10

Python数据分析必备的5个工具库：安装与使用方法详解

目录数据分析所需库的安装与使用详解一、选择合适的编程语言二、常用的数据分析库及其安装PandasNumPyMatplotlibSciPyScikit-learn三、数据分析库的使用方法数据预处理数据可视化数据挖掘四

欧子有话说·2025-05-04 07:52

Python中使用scikit-learn进行机器学习的安装

scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法和工具，可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型。

FdmPatch·2025-05-03 04:50

使用AI推荐模型提升电商平台用户转化率：Java与Python深度整合指南

技术栈选择后端框架：SpringBoot（用于构建Java电商平台）推荐模型训练：Python+Scikit-learn/Ligh

会游泳的石头·2025-05-02 09:45

【记录】Paddlex安装过程

pipinstallpaddlex-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple当前这条命令安装的版本是2.1.0（2022年5月18日）踩坑：一开始使用的是python3.9，安装都快结束了，报个错，大意就是scikit-learn

code bean·2025-05-02 03:06

零基础上手Python数据分析 (24)：Scikit-learn 机器学习初步 - 让数据预测未来！

写在前面在前面的学习中，我们已经掌握了使用Python、Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn进行数据处理、分析和可视化的全套核心技能。我们学会了如何从数据中提取信息、清洗数据、整合数据、探索数据模式并将其可视化呈现。现在，我们站在了一个新的起点。数据分析不仅在于理解过去和现在，更在于利用数据预测未来、发现隐藏的规律、甚至让机器具备自主学习和决策的能力。这就是机器学习(Ma

kakaZhui·2025-04-30 18:31

day7 python针对心脏病数据集预处理

本文以heart1.csv心脑血管疾病数据集为例，借助Python中的pandas、matplotlib、seaborn以及scikit-learn库，详细演示数据加载、缺失值处理、特征相关性分析、单特征可视化等核心操作

xiaohanbao09·2025-04-30 16:50

Scikit-learn工具介绍与数据集

一、Scikit-learn简介与安装Scikit-learn是Python中最流行的机器学习库之一，它提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。

慕婉0307·2025-04-27 23:23

【scikit-learn基础】--『监督学习』之均值聚类

聚类算法属于无监督学习，其中最常见的是均值聚类，scikit-learn中，有两种常用的均值聚类算法：一种是有名的K-means（也就是K-均值）聚类算法，这个算法几乎是学习聚类必会提到的算法；另一个是均值偏移聚类

大雄野比·2025-04-26 12:39

机器学习分类算法详解：原理、应用场景与测试用例

实现：使用scikit-learn的DecisionTreeClass

rockmelodies·2025-04-24 15:58

基于机器学习的房租影响因素分析系统

数据可视化及预测分析的完整流程文档【技术栈】①：系统环境：Python3.8+,Django4.2②：开发环境：Windows/Mac/Linux,VSCode/PyCharm③：技术栈：Django,Pandas,NumPy,Scikit-learn

暴力袋鼠哥·2025-04-23 17:37

分类分析|KNN分类模型及其Python实现

KNN分类模型及其Python实现1.KNN算法思想2.KNN算法步骤2.1KNN主要优点2.2KNN主要缺点3.Python实现KNN分类算法3.1自定义方法实现KNN分类3.2调用scikit-learn

皖山文武·2025-04-23 05:18

python中，处理多分类时，模型之间的参数设置

石榴花专场·2025-04-23 05:47

各种机器学习算法的应用场景分别是什么？该怎么入门机器学习？

可以用Python的Scikit

AI机器学习算法·2025-04-22 19:44

Python 与 scikit - learn 处理数值特征

Python与scikit-learn处理数值特征关键词：Python,scikit-learn,数值特征,特征工程,数据预处理,机器学习,特征缩放摘要：本文将深入探讨如何使用Python和scikit-learn

Python编程之道·2025-04-21 17:09

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块矩阵分解,核近似

一.decomposition1.简介:该模块用于进行矩阵分解.其中大多数算法都可用于数据降维2.使用(1)类:"字典学习"(Dictionarylearning):classsklearn.decomposition.DictionaryLearning([n_components=None,alpha=1,max_iter=1000,tol=1e-08,fit_algorithm='lars'

EdVzAs·2025-04-21 00:00

Scikit-Learn决策树

Scikit-Learn决策树1、决策树分类2、Scikit-Learn决策树分类2.1、Scikit-Learn决策树API2.2、Scikit-Learn决策树初体验2.3、Scikit-Learn

对许·2025-04-19 17:09

深入解析 Scikit-learn 机器学习模型

```html深入解析Scikit-learn机器学习模型深入解析Scikit-learn机器学习模型Scikit-learn是Python中一个功能强大且易于使用的机器学习库，它提供了丰富的算法和工具来帮助开发者快速构建

灵魂变量未赋值iw·2025-04-18 04:33

Sklearn入门之datasets的基本用法

获取方式pipinstallscikit-learn模块结构在Python中，要想熟练地使用一个库来完成各种任务，那么我们必须得对这个库

起个破名想半天了·2025-04-18 02:50

【scikit-learn基础】--『监督学习』之随机森林回归

随机森林回归（RandomForestRegression）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，由美国科学家LeoBreiman在2001年提出。它是一种集成学习方法，通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题，如金融领域的股票价格预测、客户信用评分，医疗领域的疾病诊断和药物发现等。1.算法概述随机森林回归算法通过引入随机性来构建多个决策树

大雄野比·2025-04-18 02:20

【scikit-learn基础】--『监督学习』之逻辑回归分类

逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。因为采用了与回归类似的思想来解决分类问题，所以它的名称才会是逻辑回归。逻辑回归的思想可以追溯到19世纪，由英国统计学家FrancisGalton在研究豌豆遗传问题时首次提出。然而，真正将逻辑回归应用于机器学习的是加拿大统计学家HughEverett，他在1970年代提出了广义线性模型（GLM

大雄野比·2025-04-18 02:20

【scikit-learn基础】--『监督学习』之决策树回归

决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。决策树回归广泛应用于各种回归问题，如预测房价、股票价格、客户流失等。1.算法概述决策树相关的诸多算法之中，有一种CART算法，全称是c

大雄野比·2025-04-18 02:50

Python之机器学习入门

以下是一个机器学习入门指南及Python代码示例：我的机器学习之路（初稿）1.常用Python机器学习库Scikit-learn：经典机器学习算法库TensorFlow/PyTorch：深度学习框架Pandas

兮兮能吃能睡·2025-04-16 07:09

[Python & Machine Learning] 学习笔记之scikit-learn机器学习库

1.scikit-learn介绍scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上。

weixin_33890499·2025-04-14 14:10

【scikit-learn基础】--『预处理』之分类编码

数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加高效本篇介绍的分类编码处理，主要用于将类别型数据转换为可以用于分析或机器学习的形式。类别型数据是指具有离散

大雄野比·2025-04-14 09:40

复现deep_sort_yolov3--demo.py

0.环境opencv-python==4.1.0.25/4.1.2.30Pillowscikit-learn==0.19.2numpy==1.15.0keras==2.2.4tensorflow==1.12.0imutils1

聿默·2025-04-14 07:59

Scikit-learn基础教程

Scikit-learn基础教程Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，包含了各种分类、回归和聚类算法。

JYB_9527·2025-04-14 06:48

20250412 机器学习ML -（3）数据降维（scikitlearn）

1.背景数学小白一枚，看推理过程需要很多时间。好在有大神们源码和DS帮忙，教程里的推理过程才能勉强拼凑一二。*留意：推导过程中X都是向量组表达:shape(feature,sample_n);和numpy中的默认矩阵正好相反。2.PCA/KPCAPCAKPCA(LinearKernel)详细推理基本过程找教程。(详细步骤我也推不出来，数学太菜）大概过程：1.求最小|X-XWWt|^2时的W2.通过

AI小白白猫·2025-04-13 15:43

【数据挖掘】岭回归（Ridge Regression）和线性回归（Linear Regression）对比实验

这是一个非常实用的岭回归（RidgeRegression）和线性回归（LinearRegression）对比实验，使用了scikit-learn中的CaliforniaHousing数据集来预测房价。

dundunmm·2025-04-13 15:10

分享一下Python数据分析常用的8款工具_python中数据处理工具包有哪些

Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear

大厂_HlX·2025-04-13 12:23

训练数据清洗(文本/音频/视频)

数据类型核心挑战关键步骤常用Python工具文本非结构化噪声去噪→分词→标准化→向量化NLTK,SpaCy,Jieba,Regex图片维度/质量差异尺寸统一→去噪→格式转换→归一化OpenCV,PIL,scikit-image

Psycho_MrZhang·2025-04-11 21:11

【机器学习+爬虫】房屋数据分析预测与可视化系统计算机毕业设计爬虫大数据毕业设计人工智能预测模型数据分析数据可视化

演示视频：【机器学习】房屋数据分析预测与可视化系统计算机毕业设计爬虫大数据毕业设计人工智能预测模型数据分析数据可视化技术栈：python、flask、mysql、scikit-learn创新点：Python

weixin_45469617·2025-04-10 10:21

Python数据分析NumPy和pandas（四十、Python 中的建模库statsmodels 和 scikit-learn）

主要学习两个流行的建模工具包，statsmodels和scikit-learn。

FreedomLeo1·2025-04-10 00:43

《 Scikit-learn与MySQL的深度协同：构建智能数据生态系统的架构哲学》

Scikit-learn作为经典机器学习库，其与MySQL的深度协同并非简单的数据管道连接，而是构建了一个具备自组织能力的智能数据生态系统。

程序猿阿伟·2025-04-09 13:03

【机器学习】框架三巨头：Scikit-Learn vs TensorFlow/Keras vs PyTorch 全方位对比与实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-04-06 16:10

K-means聚类自定义距离计算的开源算法选择

如果你想自己定义一个距离的function的话，scikit-learn是不行的，只支持Euclideandistance如果你觉得spark可以的话，实际上sprk的k-means也是不行的，好一点的是支持

小小她爹·2025-04-05 11:58

Pandas库的基本使用

一个开源的Python类库：用于数据分析、数据处理、数据可视化高性能容易使用的数据结构容易使用的数据分析工具很方便和其它类库一起使用：numpy：用于数学计算scikit-learn：用于机器学习怎样下载安装

Taichi呀·2025-04-03 23:29

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