Sklearn常用操作第16页

[数据挖掘之scikit-learn] sklean.naive_bayes实例详解

文章目录概述2.sklearn.naive_bayes2.1sklearn.naive_bayes.MultinomialNB2.1.1MultinomialNB示例2.2sklearn.naive_bayes.BernoulliNB2.2.1BernoulliNB

努力的骆驼·2023-12-23 23:04

sklearn中常用的分类算法汇总及svm分类模型

sklearn中常用的分类算法（模块名–函数名–算法名)：（1)linear_modelLogisticRegression逻辑回归>>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

ZhangX銮·2023-12-23 23:34

机器学习 - sklearn库及案例

一、sklearn库介绍scikit-learn是数据挖掘与分析的简单而有效的工具。依赖于NumPy，SciPy和matplotlib。

开码牛·2023-12-23 23:01

sklearn中Naive Bayes的原理及使用案例

大家好，今天本文将介绍sklearn中NaiveBayes的原理及使用案例。

python慕遥·2023-12-23 23:58

C/C++ STL学习[2]顺序容器的常用操作函数

文章目录前言1.类型别名2.构造函数3.赋值与swap4.大小5.添加/删除元素6.迭代器获取与关系运算符总结前言上一篇章写了常用的顺序容器以及不同顺序容器之间的区别。这篇博客主要是写顺序容器的一些基本操作和一些常用函数，以通用的操作为基准。1.类型别名在一些函数源码说明对应的API中，涉及到一些类型别名，这里做一个汇总类型名称说明个人理解iterator此容器类型的迭代器一个类似于指针的玩意儿，

澄澈i·2023-12-23 21:01

Sklearn之Ensemble 估计器

分类器统计每个子分类器的预测类别数，再用「多数投票」原则得到最终预测。回归器计算每个子回归器的预测平均值。最常用的Ensemble估计器排列如下：AdaBoostClassifier:逐步提升分类器AdaBoostRegressor:逐步提升回归器BaggingClassifier:装袋分类器BaggingRegressor:装袋回归器GradientBoostingClassifier:梯度提升

月疯·2023-12-23 16:08

sklearn之Multioutput 估计器

sklearn.multioutput可以处理多输出(multi-output)的分类一个例子就是预测图片每一个像素(标签)的像素值是多少(从0到255的256个类别)Multioutput估计器有两个

月疯·2023-12-23 16:08

python 30个常用操作，极简代码，收藏自己用！

1.重复元素判定以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用set()函数来移除所有重复元素。def all_unique(lst):return len(lst)== len(set(lst))x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]y = [1,2,3,4,5]all_unique(x) # Falseall_unique(y) # True2.字符元素组成判定检查两个字符串

技术~子云·2023-12-23 11:22

Python学习路线 - Python语言基础入门 - 数据容器

Python语言基础入门-数据容器数据容器入门为什么学习数据容器数据容器数据容器：list(列表)列表的定义嵌套列表的定义列表的下标索引列表的下标(索引)列表的下标(索引)-反向嵌套列表的下标(索引)列表的常用操作列表的常用操作

mry6·2023-12-23 11:46

Selenium 初体验

Selenium初体验TableofContents简介和准备环境简介环境网站常用操作Selenium功能测试常用操作Selenium实现下载WebDriver打开浏览器输入内容单击操作获取当前浏览器的

双鬼带单·2023-12-23 09:24

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。

civilpy·2023-12-23 06:32

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。

civilpy·2023-12-23 06:02

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris

civilpy·2023-12-23 06:31

【DWJ_1703225514】基于Sklearn航空公司服务质量分析

【Talkischeap】#导入库importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus

civilpy·2023-12-23 06:56

（保姆级教程）一篇文章，搞定所有Linux命令，以及tar解压缩命令，wget、rpm等下载安装命令，Linux的目录结构，以及用户和用户组

文件命令创建文件编辑文件编辑文件时的其他操作查看文件移动/重命名文件复制文件删除文件5.解压缩命令tar命令解压tar命令打包成压缩包针对zip类型压缩包（不推荐）6.用户/用户组的操作用户组的操作创建用户组修改用户组删除用户组用户的常用操作创建用户设置

小学鸡！·2023-12-23 06:25

全网最新最全的Appium自动化：Appium常用操作之H5页面操作 --待补充！

手机chrome浏览器操作：手机端chrome浏览器一般用于打开H5手机版网站，它的操作方式与PC端的浏览器操作（即selenium对浏览器的操作）是一模一样的，由于切换后的WebView页面也属于网页下述的方法中部分支持在webview页面中使用:1、get(self,url):打开网站，url参数为url地址，必须包含http/https前缀2、refresh(self):刷新当前网页3、ba

锦都不二·2023-12-22 23:58

决策树（Decision Tree)学习笔记

决策树的种类模块sklearn.treetree.DecisionTreeClassifier:分类树tree.DecisionTreeRegressor:回归树tree.export.graphviz

奔跑的白鸥·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支，并且防止过拟合。决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则，创建一个预测目标变量值的模型。树可以看作是一个分段常数近似。决策树学习的

晴空_万里·2023-12-22 22:51

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi

浅行learning·2023-12-22 22:51

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

参考了统计学习方法，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的

geter_CS·2023-12-22 22:18

iOS逆向之lldb常用操作指令学习

介绍lldb之前，我们先补充一下上一篇iOS逆向之lldb调试分析CrackMe1讲的分析CrackMe1过程中如何从一开始打开app定位到buttonClick函数，然后再介绍lldb常用操作指令。

qife·2023-12-22 21:45

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCIwine数据集的分类，使用到了sklearn和tensorflow，并对图片分类进行了数据可视化展示数据集介绍UCIwine数据集：http://archive.ics.uci.edu

晓宜·2023-12-22 20:36

ECMAScript基础入门：猫头虎博主的技术分享

欢迎大家来踩踩~《IDEA开发秘籍专栏》学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~《100天精通Golang(基础入门篇）》学会Golang语言，畅玩云原生，走遍大小厂~希望本文能够给您带来一定的帮助文章粗浅

猫头虎·2023-12-22 20:22

机器学习之随机森林 python

废话不说上代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf

奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习——损失函数

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、评价指标对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——模型评估与选择（拟合、）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、拟合拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。

风月雅颂·2023-12-22 18:34

ADB命令常用操作指南

一、ADB环境搭建1、下载platform-tools(安卓调试工具包)链接：https://pan.baidu.com/s/1p999TetOAYz9ijEZhxDDbw提取码：httf2、将下载下来的platform-tools工具包放到电脑的某个目录下面，见如下图（路径不要带中文）3、配置环境变量右击我的电脑->选择属性->点击左边高级系统设置->点击环境变量->再点击系统变量中Path变量

路过独木桥！！·2023-12-22 17:38

TensorFlow模型保存/载入的两种方法

tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样，sklearn很直接，一个sklearn.externals.joblib的dump与load方法就可以保存与载入使用。

听风1996·2023-12-22 16:08

python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码,数据处理分析可视化，GUI界面展示

所需依赖包numpy、pandas、requests、json、sklearn、webbr

一秋的编程笔记·2023-12-22 16:45

机器学习——聚类——密度聚类法——OPTICS

目录理论部分1.1提出背景1.2OPTICS算法1.2.1基本概念1.2.2算法流程1.2.3优点1.2.4缺点1.3其它算法代码部分2.1自行实现2.2sklearn实现理论部分1.1提出背景在DBSCAN

AI小小白·2023-12-22 15:38

centos 常用操作

1、查看SN,产品名内存槽数、那个槽位插了内存，大小是多少dmidecode|grep-P-A5"Memory\s+Device"|grepSize|grep-vRange#查看序列号dmidecode-ssystem-serial-number#查看产品名dmidecode|grep"ProductName"2查看进程树pstree-aps进程号具体请查看3Linux查看物理CPU个数、核数、逻

The Straggling Crow·2023-12-22 15:23

MYSQL数据库基本操作--DDL

一.DDL解释DDL(DateDefinitionLauguage)，数据定义语言，该语言包括以下部分1.对数据库的常用操作--DDL操作之数据库操作--1.查看所有数据库showdatabases;SHOWDATABASE

chenliyuanmomo·2023-12-22 13:15

Python学习（四）列表、元组、字典、集合

但一般存储相同类型（为了后期好控制）2.列表的格式[数据1，数据2，数据3....]3.列表的常用操作3.1查找3.1.1下标a=['tom','cat','pig','dog']print(a[2])

Tsai_1230·2023-12-22 11:47

【产品经理】Axure原型工具教程

笔记为项目总结笔记，若有错误欢迎指出哟~Axure原型工具教程Axure简介原型图分类常用操作常用原件常用交互母版常用设备分辨率Axure简介Axure是一款专业的原型设计与交互设计软件，可以帮助用户快速创建高保真的原型和交互设计

zz的学习笔记本·2023-12-22 10:42

实施与运维01

1.了解实施工程师1.工作内容实施软件工程师的主要职责是负责软件产品的工程实施，包括安装、调试、维护常用操作系统、应用软件及公司所开发的软件，还有少部分硬件、网络的工作。

现在是571·2023-12-22 08:11

Java 字符串格式化和工具类使用

前言我们在做项目时候经常需要对字符串进行处理，判断，操作，所以我就总结了一下java字符串一些常用操作，和推荐比较好用我在自用的工具类，毕竟有轮子我们自己就不用重复去写了，提供开发效率，剩下的时间就去约女朋友吧哈哈哈

程序员三时·2023-12-22 02:52

【原创】docker在Ubuntu下1小时快速学习

前言由于工作原因，很多情况下需要快速学习新的知识，针对docker如果从头到尾看相关书籍学习会非常慢，所以整理了下docker的常用操作，只要跟着本文学习操作，一小时就能掌握docker大部最常用分操作方法

h7ml·2023-12-21 20:05

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。本文是在上一篇博客1：基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/115

疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

jupyter notebook 选择不同的conda环境 2019-02-20

首先安装condainstallipykernel首先激活对应的conda环境sourceactivate环境名称例如我的环境名称为:~/anaconda3/envs/sklearn则为：sourceactivate

默写年华Antifragile·2023-12-21 17:46

TPAMI 2022 :Multi-task Learning with Coarse Priors for Robust Part-aware Person Re-identification

题目：Multi-taskLearningwithCoarsePriorsforRobustPart-awarePersonRe-identification-----TPAMI2022代码：https

涵语·2023-12-21 14:46

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

机器学习——特征选择（一）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、简介特征选择，又称变量选择、属性选择或变量子集选择，是选择相关特征子集用于模型构造的过程。

风月雅颂·2023-12-21 11:04

机器学习——特征降维

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、简介特征降维是指减少特征个数，最终结果就是特征和特征之间不相关。

风月雅颂·2023-12-21 11:33

机器学习——特征选择（二）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。4、皮尔森相关系数皮尔森（pearson）相关系数度量两个变量之间的相关程度。

风月雅颂·2023-12-21 11:59

sklearn和tensorflow的理解

有监督学习：一般数据构成是【特征值+目标值】无监督学习：一般数据构成是【特征值】Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，传统的机器学习库。

月疯·2023-12-21 09:24

sklearn多项式回归和线性回归

什么是线性回归？回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。它是一种建立关系模型的方法，可以帮助我们预测和解释变量之间的相互作用。回归分析通常用于预测一个或多个因变量的值，这些因变量的值是由一个或多个自变量的值所决定的。回归分析的目标是建立一个数学模型来描述因变量和自变量之间的关系。这个数学模型可以是线性或非线性的，可以包含一个或多个自变量。通过回归分析，我们可以使用已知的自变量和