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xLearn机器学习库：安装与实践指南

在机器学习的领域里，不乏优秀的库和框架，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。然而，xLearn以其独特的优势，在处理特定类型的数据和问题时显得尤为出色。
uncle_ll·2024-01-31 03:56

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化9.2.3拓展案例1：特征降维9.2.4拓展案例2：独热编码9.3与机器学习库的集成9.3.1基础知识9.3.2完整案例：Scikit-learn
江帅帅·2024-01-31 01:12

[Python] 什么是PCA降维技术以及scikit-learn中PCA类使用案例（图文教程，含详细代码）

什么是维度？对于Numpy中数组来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行x列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是(更高维，行，列)。当数组中存在2组2张3行4列的表时，数据就是
老狼IT工作室·2024-01-31 00:58

机器学习2-简单的二分类问题

代码：#导入所需的库，如需安装：pipinstallscikit-learnmatplotlibimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogi
dracularking·2024-01-30 16:39

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第4章 朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与算法4.2.3贝叶斯估计代码实践GaussianNB高斯朴素贝叶斯scikit-learn
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:25

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第 2章感知机

2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践：二分类模型（iris数据集）数据集可视化：Perceptronscikit-learn
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第3章 k邻近邻法

近邻算法3.2k近邻模型3.2.1模型3.2.2距离度量3.2.3k值的选择3.2.4分类决策规则3.3k近邻法的实现：kd树3.3.1构造kd树3.3.2搜索kd树算法实现课本例3.1iris数据集scikit-learn
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

scikit-learn提供了一个强大的Pipeline类来帮助我们将所有的数据预处理步骤和训练模型的步骤串起来。就像流水线一样，前一个步骤处理完的结果输入到下一个步骤，依次处理。
加百力·2024-01-30 07:28

如何系统地自学 Python？

以下是一个系统自学Python的步骤指南：1.理解Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习（使用scikit-learn
终将老去的穷苦程序员·2024-01-30 06:19

机械学习 - scikit-learn - 数据预处理 归一化与标准化- 2

目录关于scikit-learn实现规范化的方法详解一、fit_transform方法1.最大最小归一化手动化与自动化代码对比演示1：2.均值归一化手动化代码演示：3.小数定标归一化手动化代码演示：4.
沐 修·2024-01-29 10:16

Scikit-Learn 高级教程——自动化机器学习

PythonScikit-Learn高级教程：自动化机器学习自动化机器学习是通过自动搜索和选择最佳模型及其超参数的过程，以简化机器学习任务的一种方法。
Echo_Wish·2024-01-29 09:43

python-scikit-learn基础

文章目录前言1.scikit-learn自带数据集2.scikit-learn数据降维3.scikit-learn数据预处理4.scikit-learn数据集划分5.scikit-learn模型调用1.
木心心以向荣·2024-01-28 06:11

Scikit-learn (sklearn)速通 -【莫凡Python学习笔记】

视频教程链接：【莫烦Python】Scikit-learn(sklearn)优雅地学会机器学习视频教程代码scikit-learn官网莫烦官网学习链接本人matplotlib、numpy、pandas笔记
做一只猫·2024-01-28 06:37

Python粉都应该知道的开源机器学习框架：Scikit-learn入门指南

基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。
weixin_34380296·2024-01-28 04:47

Scikit-Learn 高级教程——高级模型

PythonScikit-Learn高级教程：高级模型在机器学习中，选择合适的模型是至关重要的。本篇博客将深入介绍Scikit-Learn中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。
Echo_Wish·2024-01-28 04:17

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

PythonScikit-Learn高级教程：高级特征工程特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。
Echo_Wish·2024-01-28 04:45

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci
老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

讲讲当下热门编程语言优势、缺点、应用场景、生态

生态环境：拥有成熟的工具和框架，如Django、Flask、Scikit-learn等。Java：优势：跨平台性强，稳定性和安全性高。缺点：语法相对繁琐；内存占用较大；运行速度相对
还得是你大哥·2024-01-26 15:43

Optional lab: Linear Regression using Scikit-LearnⅠ

scikit-learn是一个开源的、可用于商业的机器学习工具包，此工具包包含本课程中需要使用的许多算法的实现GoalsInthislabyouwillutilizescikit-learntoimplementlinearregressionusingGradientDescentToolsYouwillutilizefunctionsfromscikit-learnaswellasmatplo
gravity_w·2024-01-26 12:25

Optional lab: Linear Regression using Scikit-LearnⅡ

scikit-learn是一个开源的、可用于商业的机器学习工具包，此工具包包含本课程中需要使用的许多算法的实现GoalsInthislabyouwillutilizescikit-learntoimplementlinearregressionusingacloseformsolutionbasedonthenormalequationToolsYouwillutilizefunctionsfro
gravity_w·2024-01-26 12:25

最大熵模型

直观理解image.png大熵模型在分类方法里算是比较优的模型，但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大，导致样本量很大的时候，对偶函数优化求解的迭代过程非常慢，scikit-learn
dreampai·2024-01-25 23:16

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

以下是一个使用Python中的scikit-learn库来实现潜在语义分析（LSA）的简单教程。
草明·2024-01-25 21:23

Scikit-Learn 高级教程——自定义评估器

PythonScikit-Learn高级教程：自定义评估器Scikit-Learn提供了许多内置的评估器（Estimator）来进行机器学习任务，但在某些情况下，我们可能需要自定义评估器以满足特定需求。
Echo_Wish·2024-01-25 11:04

Scikit-Learn 中级教程——模型融合

PythonScikit-Learn中级教程：模型融合模型融合是一种通过结合多个独立模型的预测结果来提高整体性能的技术。
Echo_Wish·2024-01-25 11:31

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了大量的机器学习算法和工具，使得机器学习任务更加便捷和高效。
老狼IT工作室·2024-01-25 11:31

Python程序员要学些什么？

Python对数据科学应用的支持很好，尤其是NumPy/Scipy,Pａｎｄas,Scikit-learn,IPython等用于探索性分析的库，以及可视化方面的Matplotlib。
长沙一度IT学校·2024-01-25 11:00

python微博舆情分析系统 可视化 情感分析 爬虫 机器学习（源码+讲解）✅

设计1000套（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:17

电子商务平台拍卖数据分析实战 scikit-learn 实现数据分析

内容简介风风火火的双十一过去了，今年的你又给某宝剁了多少手，拔了多少草呢。本节课程我们将介绍另外一个国际贸易门户--ebay，一个致力于为中国商家开辟海外网络直销渠道的平台。我们可以在这个平台上充当买家或是卖家。与淘宝不同的是，这个平台不是一口价交易，而是设置一个开始竞投的价格后开始拍卖。我们就是要利用ebay上的历史拍卖数据，用机器学习的方法来训练一个模型，以预测一项拍卖是否会成功，和成功的交易
HHAoW·2024-01-24 18:52

Scikit-Learn 中级教程——集成学习

PythonScikit-Learn中级教程：集成学习集成学习是一种通过组合多个模型的预测结果来提高模型性能的技术。
Echo_Wish·2024-01-24 11:38

[Python] scikit-learn - K近邻算法介绍和使用案例

什么是K近邻算法？K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法，主要用于分类和回归任务。它的基本思想是：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数类别就是该输入实例的类别。思路：计算输入实例与训练数据集中每个实例之间的距离。对距离进行排序，找到距离最近的K个实例。根据这K个实例的类别进行投票，得到
老狼IT工作室·2024-01-24 10:00

人工智能是做什么的

人工智能工程师还需要具备良好的编程能力，熟悉Python编程语言以及数据科学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
人工智能技术与咨询·2024-01-24 10:49

Scikit-Learn 中级教程——学习曲线

PythonScikit-Learn中级教程：学习曲线学习曲线是一种评估机器学习模型性能的可视化工具，它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。
Echo_Wish·2024-01-23 14:20

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

sklearn.svm.SVC是Scikit-learn（一个常用的机器学习库）中的一个类，用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法中的分类任务。
我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

安装ddddocr中遇到的问题

1、需要先安装：pip3installpyinstaller--no-use-pep517pipinstallscikit-buildpipinstallsetuptoolspipinstallpyinstallerpipinstallpillow
潘多拉的面·2024-01-22 16:54

Requirement already satisfied:

Requirementalreadysatisfied:就可以：pipinstall--target=路径要下载的内容具体案例如图错误情况：C:\Users\Administrator>pipinstallscikit-learnRequirementalreadysatisfied
挽了个球球·2024-01-22 13:33

pycharm安装scikimage报错：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement scikit-image

1、安装numpy、scipy。（可能和这个没关系）pipinstallnumpypipinstallscipy2、换源问题：通过pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepyspider这个命令换源无效，在pycharm中升级pip也没用。解决办法：然后去conda终端该环境中输入pipconfigsetglobal.index-ur
库噜熊·2024-01-22 04:47

Scikit-Learn 中级教程——特征缩放

PythonScikit-Learn中级教程：特征缩放在机器学习中，特征缩放是一个重要的预处理步骤。它用于调整数据中特征的范围，以便模型能够更好地收敛和表现。
Echo_Wish·2024-01-22 01:12

sklearn中级教程——特征选择

在本教程中，我们将学习如何使用scikit-learn（sklearn）库中的特征选择方法来进行特征选择。什么是特征选择？特征选择是从原始特征集中选择出对目标变量具有最大预测能力的特征子集的过程。
Echo_Wish·2024-01-22 01:11

Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

PythonScikit-Learn中级教程：网格搜索和交叉验证在机器学习中，选择合适的模型超参数是提高模型性能的关键一步。
Echo_Wish·2024-01-22 01:41

基于python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习 计算机毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习、sn
q_3548885153·2024-01-21 23:54

【更新中】Python 学习资料列表

包numpy，scipy和scikit-learn是三个科学计算或者机器学习时常用的包，官方提供了不少
zhonguncle·2024-01-21 08:58

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

python中sklearn库predict,python sklearn linearmodel

Sourcecodedownload:本文相关源码本文目录3.1背景知识3.2Scikit-learn概述3.3Scikit-learn主要用法3.3.1基本建模流程3.3.2数据预处理3.3.3监督学习算法
pingf123·2024-01-20 16:26

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

python 图像处理学习笔记：1

到现在python都发展到了3.5版本，而opencv只支持到python2.7版本；scikit-image是基于scipy的一款图像处
智勇双全的小六·2024-01-19 19:37

《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

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
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