sklearn学习系列

Python机器学习：基础、算法与实战

本书主要包含两部分内容，第一部分为Python机器学习入门知识：主要介绍了Python基础内容、Numpy与Pandas库数据操作、Matplotlib与Seaborn库数据可视化、Sklearn库机器学习
大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

如果直接使用Pythonsklearn工具进行代码例子学习，会遇到什么困难？
嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

神经网络解决非线性二分类

依赖库说明pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimpo
欣然～·2025-03-25 12:37

大数据学习（82）-数仓详解

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。
viperrrrrrr·2025-03-24 20:41

C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）

C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）1.引言在C++传统的内存管理方式中，动态分配的对象需要手动释放，否则可能会导致内存泄漏（MemoryLeak
DoYangTan·2025-03-24 08:58

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域，仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。
DoYangTan·2025-03-24 08:58

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中，主要是使用网格搜索，即GridSearchCV类。
kakak_·2025-03-23 17:47

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。
练习AI两年半·2025-03-23 17:44

大数据学习（75）-大数据组件总结

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。
viperrrrrrr·2025-03-21 22:42

车辆检测与识别：车辆分类_（9）.车辆分类模型的评估与优化

fromsklearn.metricsimportac
zhubeibei168·2025-03-20 22:18

Python后端学习系列（10）：分布式系统与数据一致性（使用分布式锁、分布式事务等）

Python后端学习系列（10）：分布式系统与数据一致性（使用分布式锁、分布式事务等）前言随着业务规模的不断扩大以及对系统性能、可扩展性的更高要求，后端应用往往会朝着分布式系统的方向发展。
DoYangTan·2025-03-20 17:03

win7下python3.6通过pip安装scipy报错的解决办法

一、问题描述通过pip方式安装了numpy和sklearn，但是sklearn需要依赖于scipy，但当通过pip方式安装scipy时，报错：numpy.distutils.system_info.NotFoundError
青松一夏·2025-03-20 13:38

【python 机器学习】sklearn数据集的使用

文章目录sklearn数据集的使用1.
人才程序员·2025-03-19 06:51

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法（ID3和CART）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier
SmallBambooCode·2025-03-17 20:08

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。决策树决策树的基本思想是根据样例去推断其背后的树形知识表征支持向量机支持向量机SVM(supportvectormachine)的基本思想是寻找最大的间隔的分割超平面。离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
@金色海岸·2025-03-17 19:35

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

详细解释resample函数：resample函数来自sklearn.utils，用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。
kimi-222·2025-03-17 14:24

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
@金色海岸·2025-03-17 09:54

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

RISC-V汇编学习（二）—— 汇编语法

RISCV汇编学习系列：RISC-V汇编学习（一）——基础认识RISC-V汇编学习（二）——汇编语法RISC-V汇编学习（三）——RV指令集RISC-V汇编学习（四）——R
禾仔仔·2025-03-15 14:28

python手写kmeans算法

kmean聚类是最基础和常见的算法，工程上使用比较常见，spark,sklearn都有实现，本文手写实现kmeans#!
菜鸟懿·2025-03-15 09:26

大数据学习（67）- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。
viperrrrrrr·2025-03-15 09:51

无网络entos7报错ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found更新glibc

最近在尝试使用sklearn的升级版cuml，因为是一台没有连接互联网的gpu机器，所以构建cuml环境过程很坎坷，需要各种将各种whl包在线下载后上传到服务器中。
夏离·2025-03-15 05:40

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数，例如
IT古董·2025-03-14 12:50

基于python的手写数字识别knn_用sklearn中的KNN实现Kaggle手写数字识别

importcsvfromsklearnimportneighbors#导入训练数据和测试数据defloadData(filename1,filename2,trainDataSet,trainTargetSet
普和司·2025-03-14 02:41

基于线性回归和多项式回归的完整代码

‌1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
yzx991013·2025-03-13 10:17

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

目录引言DFS之剪枝与优化一、小猫爬山二、木棒三、数独四、总结引言关于这个DFSDFSDFS的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP，而且这个DFSDFSDFS也是花费了我三天的时间才基本把这几道例题给搞懂了，并且这种题就是没有固定的模型和套路，每个题都不一样，只有你多做题，这样在考场上才能想到这道题好像跟之前做过的题有点相似
lijiachang030718·2025-03-12 12:10

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常见的数据降维技术，主要用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换，将原始特征变量转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分（PrincipalComponents）。在这张图中，我们可以看到PCA的核心概
IT古董·2025-03-12 09:17

Bert的使用

一、Data.py#data负责产生两个dataloaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
巨鹿..·2025-03-12 00:31

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
IT古董·2025-03-11 08:25

什么是解释型语言？什么又是编译型语言？

源代码的执行方式二、编译器三、执行原理二者的区别编译型语言解释型语言前言本文章主要知识来自于Python编程基础的“编译型语言和解释型语言的区别”一节，原文来自C语言中文网网上的相关描述已经够多了，本文作为前端学习系列专题的一个知识拓展只是为了宝贝们在该专题进行知识查阅时更为方便示例代码示例代码
Aress"·2025-03-10 22:11

sklearn 支持向量机实践总结

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现，仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
可爱的红薯·2025-03-10 06:15

加州房价数据集加载出错：无法获取数据，HTTP Error : Forbidden

加州房价数据集加载出错：无法获取数据，HTTPError:Forbidden在使用Python的sklearn库中，我们可以很方便地获取一些常用的数据集。
code_welike·2025-03-09 00:13

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。
冰雪之境·2025-03-09 00:39

【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

fromsklearnimportdatasetsdata_home=datasets.get_data_home()放
getalong·2025-03-08 23:34

sklearn库安装

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Her
吧啦吧啦吡叭卜·2025-03-08 21:40

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

Kubernetes operator（七） kubebuilder 的安装及简单使用 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第七篇，对目前编写Operator的常用脚手架kubebuilder进行学习，主要涉及**kubebuilder的安装及简单使用
grahamzhu·2025-03-06 17:01

深度学习分类回归（衣帽数据集）

准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
何仙鸟·2025-03-06 16:24

[Machine Learning] K-means算法

先看一个简单例子：fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4
孤城laugh·2025-03-06 00:39

kNN算法：对红酒数据进行分类

第2关使用sklearn中的kNN算法进行分类fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdefclassification(train_feature
阿拉保·2025-03-05 20:07

【Python+Selenium学习系列5-1】Selenium特殊元素定位之-下拉框元素定位Select操作

背景对于页面中的下拉框选项，使用selenium的select模块可以进行操作，并精确定位下拉选项及所有的option值。select模块方法一共分为三个部分：option方法、选中方法、取消选中方法，下面具体看一下这三个部分1、select模块中关于option选项的方法：options：返回所有的option选项all_selected_options：返回所有选中的option选项first
艳Yansky·2025-03-04 11:39

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法
林聪木·2025-03-02 10:09

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y
邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00
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