make_moons

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【下、实验部分（二）】）

2、实验主要步骤：（1）、数据预处理流程：加载卫星数据集：fromsklearn.datasetsimportmake_moonsX,y=make_moons
不是AI·2024-01-23 08:02

多项式核和高斯核进行SVM分类

fromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=make_moons(n_samples=100,noise=0.15
!chen·2023-12-26 23:24

机器学习实战-系列教程8：SVM分类实战3非线性SVM（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、代码解读

SVM分类实战1之简单SVM分类SVM分类实战2线性SVMSVM分类实战3非线性SVM4、非线性SVM4.1创建非线性数据fromsklearn.datasetsimportmake_moonsX,y=make_moons
机器学习杨卓越·2023-09-11 05:21

机器学习中的random_state参数

forest=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0)forest.fit(X_train,y_train)2、在生成数据集时：X,y=make_moons
金字塔的AI·2023-07-21 10:02

python中分类数据图形绘制（含图例）——代码解析

中实现的）fromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#产生分类数据集及标签数据集X,y=make_moons
11FIGHT11·2023-04-02 17:01

CH2-回归问题

目标变量离散无监督学习：无因变量，有特征向量，目标是寻找数据中的结构典型数据集：有监督学习数据集：回归：sklearn.datasets.load_boston分类：load_iris无监督学习数据集：月牙型非凸集：make_moons
辰风123456·2023-04-01 20:10

python生成香蕉形数据集

fromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpX,Y=make_moons(n_samples
Hooddi·2023-03-29 22:25

通俗易懂的机器学习——根据CART算法使用python构建决策树（效果和sklearn类似）

根据CART算法使用python构建决策树前言代码介绍依赖包计算损失树结点决策树类作图函数加载数据集主程序效果演示make_circles数据集划分结果make_moons数据集划分结果iris数据集划分结果决策树类中函数解释
艾醒(AiXing-w)·2023-02-07 08:47

机器学习中的random_state参数

forest=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0)forest.fit(X_train,y_train)2、在生成数据集时：X,y=make_moons
天边一坨浮云·2023-01-16 15:45

【Machine Learning 学习笔记】feature engineering中noisy feature的影响

【MachineLearning学习笔记】featureengineering中noisyfeature的影响通过本篇博客记录一下添加噪声对Lasso和SVM的影响，采用的数据集为sklearn的make_moons
quintus0505·2023-01-11 07:20

SVM4种核函数在简单数据集下的效果对比

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearnimportsvm#fromsklearn.svmimportSVC两者都可以fromsklearn.datasetsimportmake_circles,make_moons
关关雎鸠儿·2023-01-08 11:37

sklearn --make_moons

*#1.参数Asimpletoydatasettovisualizeclusteringandclassificationalgorithms.ReadmoreintheUserGuide.Parametersn_samples：intortwo-elementtuple,optional(default=100)Ifint,thetotalnumberofpointsgenerated.Iftw
Catherine_In_Data·2022-12-26 22:52

sklearn.datasets中的几个函数make_moons(), make_circles(), make_classification()

1、make_moons()sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_state=None)制作月亮型数据
佛系小狼·2022-12-26 22:18

解决 Python bug：make_moons() takes from 0 to 1 positional arguments but 3 were given

最近学sml，在跑老师给的knn算法时，原代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearnimportneighbors,datasetsnp.random.seed(2017)#Setrandomseedsoresultsarerepeatabl
一口一个青柠檬·2022-12-26 22:47

make_moons函数

生成半环形数据sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_state=None)参数：n_samples:整数型,可选，默认为100，产生的样本点的数量shuffle:布尔型，可选填(默认为True)，是否对样本进行重新洗牌noise:浮点型orNone型(默认为None)，加到数据里面的高斯噪声
Mr.Jcak·2022-12-26 22:16

make_moons的用法

sklearn.datasets.make_moonshttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.make_moons.html语句：sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_state=None)制作样本数
sinat_35546406·2022-12-26 22:45

sklearn的make_circles和make_moons生成数据

sklearn的make_circles和make_moons生成数据关于make_circlesandmake_moons生成环形形状和月亮形状数据转载来源：https://blog.csdn.net
Pikachu_simple·2022-12-26 22:44

sklearn.datasets.make_circles（）函数和make_moons()函数

sklearn.datasets.make_circles（n_samples=100，shuffle=True，noise=None，random_state=None，factor=0.8)作用：在2d中创建一个大圆包含小圆的的样本集。一个简单的数据集，用于可视化聚类和分类算法。n_samples：int，optional（默认值=100）生成的总点数。如果是奇数，则内圆将比外圆具有一个点。s
zjz_xn·2022-12-26 22:07

sklearn中的make_moons函数使用

主要参数作用如下：n_numbers:生成样本数量shuffle:是否打乱，类似于将数据集random一下noise:默认是false，数据集是否加入高斯噪声random_state:生成随机种子，给定一个int型数据，能够保证每次生成数据相同。sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_stat
萧寒-秦月·2022-12-26 22:35

sklearn中的datasets.make_moons函数

#make_moons是函数用来生成数据集fromsklearnimportdatasetsx,y=datasets.make_moons(n_samples=800,noise=0.3,shuffle
Amanda_JIDAN·2022-12-26 22:03

sklearn中的make_moons函数

sklearn.datasets.make_moons()生成数据集主要参数作用如下：n_samples:生成样本数量shuffle:是否打乱，类似于将数据集random一下noise:默认是false，数据集是否加入高斯噪声random_state:生成随机种子，给定一个int型数据，能够保证每次生成数据相同。X,Y=datasets.make_moons(200,noise=0.2)X:arr
泮城～烟沙·2022-12-26 22:33

Python搭建神经网络

幸运的是，scikit-learn提供了一些很有用的数据集生成器，让我们不必为之再造轮子，我们先试试make_moons。生成了两类数据集，分别用红点和蓝点表示。
52hertzWhale·2021-06-10 08:50

详解sklearn中的make_moons函数

make_moons是函数用来生成数据集，在sklearn.datasets里，具体用法如下：Parameters:n_samples:int,optional(default=100)Thetotalnumberofpointsgenerated.shuffle
禅心001·2020-09-10 21:05

Neural_network_example

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt#手动生成一个随机的平面点分布，并画出来#np.random.seed(0)X,y=make_moons
XL_GW·2020-08-17 14:02

分类算法（决策树、逻辑回归、线性SVC、SVC）模型的耗时测试

数据集使用的是sklearn.datasets中的make_moons，下图中数据加入10%噪声。就分
data_xzh·2020-07-06 03:55

SVM核函数功能和选择——可视化 附源代码

456importnumpyasnp7importmatplotlib.pyplotasplt8frommatplotlib.colorsimportListedColormap9fromsklearnimportsvm10fromsklearn.datasetsimportmake_circles,make_moons
weixin_30908103·2020-06-28 02:34

安装更新sklearn包

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportmake_moonsX,y=make_moons(n_samples
别致的SmallSix·2020-06-21 07:04

python 画出使用分类器得到的决策边界

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt#手动生成一个随机的平面点分布，并画出来np.random.seed(0)X,y=make_moons
星之空殇·2019-08-21 09:30

Kmeans聚类实例④——电商用户质量聚类分析（RFM）

Kmeans系列目录：Kmeans聚类①——数据标准化&归一化&正则化Kmeans聚类②——Sklearn数据生成器（make_blob/classification/circles/make_moons
数据小斑马·2019-06-15 18:38

Kmeans聚类③——Kmeans聚类原理&轮廓系数&Sklearn实现

Kmeans系列目录：Kmeans聚类①——数据标准化&归一化&正则化Kmeans聚类②——Sklearn数据生成器（make_blob/classification/circles/make_moons
数据小斑马·2019-06-15 10:31

Kmeans聚类②——Sklearn数据生成器（make_blobs,make_classification,make_circles,make_moons)

Kmeans系列目录：Kmeans聚类②——Sklearn数据生成器（make_blob/classification/circles/make_moons)Kmeans聚类③——Kmeans聚类原理&
数据小斑马·2019-06-14 22:30

Kmeans聚类①——数据标准化&归一化&正则化

Kmeans系列目录：Kmeans聚类②——Sklearn数据生成器（make_blob/classification/circles/make_moons)Kmeans聚类③——Kmeans聚类原理&
数据小斑马·2019-06-14 20:34

机器学习实战5-sklearn训练SVM模型分类回归（make_moons数据集）

先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了，例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}.更多详细推导原理：https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/8655343
菜鸟知识搬运工·2019-03-06 20:28

[Python数据分析] 6-挖掘建模(无监督学习)

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasss#引入sklearn包中的datasets接口模拟一些点fromsklearn.datasetsimportmake_circles,make_moons
Edward_is_1ncredible·2018-09-05 17:15

[Python数据分析] 6-挖掘建模(无监督学习)

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasss#引入sklearn包中的datasets接口模拟一些点fromsklearn.datasetsimportmake_circles,make_moons
Edward_is_1ncredible·2018-09-05 17:15

sklearn的make_circles和make_moons生成数据

关于make_circlesandmake_moons生成环形形状和月亮形状数据转载来源：https://blog.csdn.net/dataningwei/article/details/53649330make_circles：sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_state=Non
YangWei_19·2018-04-14 23:17

画出使用分类器得到的决策边界

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt#手动生成一个随机的平面点分布，并画出来np.random.seed(0)X,y=make_moons
星之空殇·2017-04-23 20:43

example datasets

nonlinearexampledatasetshalf_moon产生非线性数据集，比如用以测试核机制的性能；核方法最终的使命是：unfoldthehalf-moonsfromsklearn.datasetsimportmake_moons X,y=make_moons
lanchunhui·2016-01-10 20:00
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