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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

一、交叉验证cross_val_score的使用1、不用交叉验证的情况：from__future__importprint_functionfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifie

以下直接上代码示例#导包fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#标准化fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier

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自定义指令的主要作用包括：封装常用操作：当你发现在多个组件

list_a=[1,2,3,4,1,3]list_b=[4,5,1,1,5]print("a",list_a)print("b",list_b)#2个列表合并list_ab=list_a+list_bprint("2个列表合并",list_ab)#2个列表合并后去重print("2个列表合并后去重",set(list_ab))set_a=set(list_a)set_a.update(list_b

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、re

主要内容包含：  1.NaiveBayes的分类思想；  2.NaiveBayes分类的数学基础；  3.NaiveBayes分类算法实现；  4.NaiveBayes算法的sklearn调用；  5.

docker常用操作1、启动docker2.容器2.1创建容器2.2查看容器2.3启动容器3、镜像3.1查看镜像3.2创建镜像4、在宿主机和容器之间交换⽂件5、docker容器之间通信5.1查看网络5.2

直接初始化5.1.2通过append函数初始化5.1.3通过for语句初始化列表长度和每个位置的数值5.2访问列表元素5.3使用循环语句遍历列表5.4列表的切片操作5.5列表的复制5.6列表的运算5.7列表的常用操作

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先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

一、importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier

哈希表的操作哈希表有三种常用操作，分别为添加元素put(key,value)通过键移除元素remove(key)由键获取值get(key)JS实现JS里面的哈希表结构需要通过数组（ar

一.DDLDDL,DataDefinitionLanguage,数据库定义语言,该语言包括以下内容:对数据库的常用操作对表结构的常用操作修改表结构1.对数据库的常用操作--查看所有的数据库showdatabases

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

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我们的决策树的分类器只能处理数字，所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是object的类型的话，都需要转换成数字才能够使用筛选特征处理缺失值#1.导入所需要的库importpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionT

k8s数据卷概念与常用操作节点本地数据卷emptyDir卷hostPath网络数据存储卷:NFSrhel8搭建nfs服务器nfs存储卷配置示例NFS创建PV,PVC到POD挂载PVCPV和PVCNFS版

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Ubuntu14.04+Jekyll+GithubPages搭建静态博客：主要是安装方面【二】jekyll的使用：主要是jekyll的配置【三】Markdown+jekyll在Gitpages上写blog的常用操作

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朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp

1）对向量X进行去中心化（2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或1（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量（4）选取最大的k个特征值及其特征向量（5）用X与特征向量相乘python实现：fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpdefpca

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下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn

用于访问系统相关的参数和功能importos#导入os模块，用于处理文件和目录importmath#导入math模块，用于进行数学运算importrandom#导入random模块，用于生成随机数fromsklearnimportdatasets

支持向量机解决鸢尾花数据集分类问题#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros

aarch64架构的资源总是很有限，但还是能从各种地方找到安装方案如果安装了conda，则可以从anaconda官网选择对应架构的包安装tensorflow没装conda安装tensorflow前往Github找到tensorflow安装包wgetyour_package安装依赖sudoapt-getinstalllibhdf5-dev若在虚拟环境则使用pipinstallh5pysudoapt-

十七、聚类作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0凝聚聚类image#加载库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris

在《预测化学分子的nlogP——基于sklearn,deepchem,DGL,Rdkit的图卷积网络模型》中简单介绍了sklearn模型的使用方法。

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Pandasandnumpyfordatastructuresandutilfucntionsimportscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.randomimportrandpd.options.display.max_colwidth=608#ScikitImportsfromsklearnimportpreprocessingf

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