sklearn学习系列第11页

【Python机器学习】评估模型

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimpor

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

实战Keras3.0：自定义图片数据集分类任务

并在其中创建两列，一列是图片路径，另一列是对应的标签（狗0、猫1）2、用pandas库的read_excel函数读取Excel，用PIL库的Image函数将图片数据格式化importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test

缘起性空、·2024-01-05 01:28

毕业设计：基于机器学习xgboost lgbm adaboost 的空气质量预测pm2.5‘, ‘so2‘, ‘no2‘ 完整代码数据-可直接运行

项目详细视频讲解介绍：基于机器学习xgboostlgbmadaboost的空气质量预测-完整代码数据可直接运行_哔哩哔哩_bilibili数据展示：运行结果展示：项目代码：fromsklearnimportpreprocessingimportrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessi

甜辣uu·2024-01-04 16:03

李沐机器学习系列1--- 线性规划

1Introduction1.1线性回归函数典型的线性回归函数f(x)=w⃗⋅x⃗f(x)=\vec{w}\cdot\vec{x}f(x)=w⋅x现实生活中，简单的线性回归问题很少，这里有一个简单的线性回归问题。房子的价格和房子的面积以及房子的年龄假设成线性关系。price=warea∗area+wage+bprice=w_{area}*area+w_{age}+bprice=warea∗area

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列3---深度学习计算

1层和块1.1定义块用class表示层，并只需要实现构造函数和前向传播函数classMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。#这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）super().__init__()self.hidden=

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列2--- mlp

1IntroductionLP中有一个很强的假设，输入和输出是线性关系，这一般是不符合事实的。通过几何的方式去对信息进行理解和压缩是比较高效的，MLP可以表示成下面的形式。1.1从线性到非线性X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d表示输入层，有n个样本，d个特征。H∈Rn×hH\inR^{n\timesh}H∈Rn×h表述隐藏层的输出，有h个输出；W(1)∈Rd×hW^{(1)}

expectmorata·2024-01-04 11:45

机器学习sklearn----支持向量机SVC模型评估指标

文章目录前言混淆矩阵指标1准确率指标2精确度指标3召回率指标4F1-measure指标5假负率指标6特异度指标7假正率sklearn中的混淆矩阵前言前面一篇博文介绍了SVC处理二分类问题是怎么样来解决样本不均衡

iostreamzl·2024-01-04 09:30

云原生学习系列之基础环境准备（单节点安装kubernetes）

一、环境要求操作系统CentOS7.x-86_x64硬件配置：内存2GB或2G+，CPU2核或CPU2核+，需要在虚拟机中提前设置好，不然后续会报错二、系统初始化1、设置主机名#在master节点执行hostnamectlset-hostnamemaster012、配置主机和IP映射，注意IP换成自己的cat>>/etc/hosts/etc/sysctl.d/kubernetes.conf/etc

shanshan3003·2024-01-04 07:20

DataFrameMapper做特征工程

所以，尽管有sklearn.pipeline这样的流水线模式，但依然满足不了一颗爱折腾数据的心。好在，我找到了一个小众但好用的库——sklearn_pandas，能相对简洁地进行特征工程，使其

Han_Sen·2024-01-04 06:02

python和第三方库怎么打包_python项目打包为第三方库

fromsetuptoolsimportsetupsetup(name='ModelFunction',#包名字version='1.0',#包版本description='Thisisamodeltoolbasedonsklearn

月明朗·2024-01-04 04:28

逻辑斯蒂回归-建模概率计算（鸢尾花）

中文名：杂色鸢尾)virginica(中文名：弗吉尼亚鸢尾)鸢尾花数据集中每个样本包含有四个特种（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度，花瓣宽度），用于对鸢尾花的分类导入包importnumpyasnpfromsklearnimportd

阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:49

云原生学习系列之基础环境准备（虚拟机搭建）

shanshan3003·2024-01-03 07:47

人工智能_机器学习086_DBSCAN算法原理_以及参数详解_聚类过程详细可视化展现---人工智能工作笔记0126

也就是异常值对吧我们要找到的是一般规律,需要一个具有普适性的模型,对于特殊的离群的,异常的值应该会自动忽略掉然后我们首先导包importnumpyasnp数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt画图包fromtsklearn.clus

脑瓜凉·2024-01-03 06:07

ChatGPT学习系列教程（一）—chatGPT简介

一、ChatGPT介绍ChatGPT是一种基于GPT（GenerativePre-trainTransformer）模型的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它是目前世界上最先进的自然语言处理技术之一。二、ChatGPT发展历程ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI在2023年11月30日推出的一款人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是ChatGPT的发展历程：三、ChatGPT的主

huazi99·2024-01-03 01:23

sklearn.feature_selection.SelectFromModel利用模型筛选特征

sklearn.feature_selection.SelectFromModel模型筛选特征以随机森林为例，查看随机森林之类的模型使用的特征。

wenjurongyu·2024-01-02 23:11

tf-idf +逻辑回归来识别垃圾文本

阿君聊风控·2024-01-02 23:08

sklearn.metrics.roc_curve用法

ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiveroperatingcharacteristic，ROC)曲线,是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真正例率（也就是灵敏度）（TruePositiveRate,T

听风1996·2024-01-02 15:05

python SVM 保存和加载模型参数

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用joblib模块保存和加载SVM模型的参数：保存模型参数：fromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsimportjoblib

shimly123456·2024-01-02 09:25

牛刀小试-基于LSTM的股票价格预测

首先我们读取股票的数据：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmathimportdatetimeasdtfromsklearn.metricsimportmean

AI量化小木屋·2024-01-02 06:48

gradle

Gradle学习系列之一——Gradle快速入门-无知者云-博客园Gradle学习总结——根本上看透AndroidStudio构建-

味123·2024-01-02 01:34

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）

1.1机器学习1.2K均值聚类1.2.1聚类定义1.2.2K-Means定义1.2.3K-Means优缺点1.2.4K-Means算法步骤2、测试2.1K-Means（Python）2.2K-Means（Sklearn

爱看书的小沐·2024-01-01 22:01

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用VUE2.0和VUE3.0虽然在工程目录结构上存在较大差异，但是具体的代码实现逻辑相同，本文所使用的自定义组件方法，同样适用于VUE2.0。

一方通行00·2024-01-01 21:27

【深度学习】第一章：深度学习的入坑线路

所以在写深度学习系列文章之前，我觉得非常有必要先把深度学习的整个框架展示一下。这是我自己跌跌撞撞走了很多弯路，才略知一二

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【机器学习|Python】sklearn中的特征选择方法

前言本文对sklearn中特征选择模块中的常用方法进行介绍和使用说明，主要介绍工具中的内容，即该库中的相关方法包含的常用接口和基本使用，了解原理可以关注以下两篇文章：【特征选择】Filter-过滤法中的数学原理

Python_P叔·2024-01-01 11:30

数据挖掘模糊聚类

格式化之前的代码：importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN

亖嘁·2024-01-01 07:51

HTML+JS好例子集锦

基础知识参见HTML5+CSS入门与提高学习系列https://blog.csdn.net/cnds123/artic

软件技术爱好者·2024-01-01 04:25

【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）

文章目录1、简介1.1TF1.2IDF1.3TF-IDF2.1TF-IDF(sklearn)2.2TF-IDF(nltk)2.3TF-IDF(Jieba)2.4TF-IDF(python)结语1、简介TF-IDF

爱看书的小沐·2024-01-01 00:26

MAML 源代码解释说明 (一)

元学习系列文章optimizationbasedmeta-learning《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向

田小成plus·2023-12-31 23:30

GBDT-代码

sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

机器学习---随机森林宫颈癌分类

1.宫颈癌分类fromsklearnimporttreefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipe

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

机器学习---adaboost二分类、回归

1.adaboost二分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_gaussian_quantiles

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:53

sklearn 中matplotlib编制图表

代码#导入pandas库，并为其设置别名pdimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#使用pandas的read_csv函数读取名为'iris.csv'的文件，将数据存储在iris_data变量中iris_data=pd.read_csv('data/iris.txt',sep='\t')#使用groupby方法按照"species"列（即花的种类）

老大白菜·2023-12-31 16:32

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程

数据杂坛·2023-12-31 14:36

【vim 学习系列文章 3.1 -- vim 删除 ^M】

请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之VIM专栏】文章目录^M来源^M删除^M来源在Vim中打开文件时，您可能会遇到行尾的^M字符，这通常是因为文件使用了Windows风格的回车换行符（CRLF），而不是Unix/Linux风格的换行符（LF）。在Vim中，^M实际上是回车符（CarriageReturn，CR）的可见表示。^M删除为了删除所有行尾的^M字符，您可以使用Vim的替换命令：:%s/\r$/

CodingCos·2023-12-31 13:55

knn算法预测癌症肿瘤

项目地址https://gitee.com/lxgzhw/sklearn_study源码importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighbo

Python私教·2023-12-31 09:42

sklearn 中皮尔森相关性。

老大白菜·2023-12-31 07:15

sklearn学习之用matplotlib绘制鸢尾花（Iris）数据集的两个特征：花萼的长度和宽度

直接上代码sklearnIris数据集是机器学习和数据科学中经常使用的一个标准数据集，用于分类任务fromsklearnimportdatasets#加载Iris数据集iris=datasets.load_iris

老大白菜·2023-12-31 07:14

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

sklearn的数据集

sklearn的数据集数据集划分数据集接口介绍数据集划分前提：机器学习就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。

浅笑_7cad·2023-12-31 06:35

sklearn学习的一个例子用pycharm jupyter

环境运行在jupyter进行开发。即一个WEB端的开发工具。能适时显示开发的输出。后缀用的是ipynb.pycharm也可以支持。但也要提示按装jupyter.或直接用andcoda这里我们用pycharm进行项目创建pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplejupyterlabpipinstall-ihttps://pypi.tuna

老大白菜·2023-12-31 06:55

机器学习归一化和标准化

scikit-learn中实现归一化的API:fromsklearn.preproces

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-31 04:50

【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络

即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4：学会使用BP神经网络做预测。5：通过截图和模型评估等方法对结果进行分析，分析不同数据中学习率和隐层神经元对与输出结果的影响。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:24

交叉验证的种类和原理（sklearn.model_selection import *）

交叉验证的种类和原理所有的来自https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#cross-validation-iterators并掺杂了自己的理解。文章目录前言一、基础知识1.1交叉验证图形表示1.2交叉验证主要类别二、部分交叉验证函数（每类一个）2.1Cross-validationiteratorsfori.i.d.

xiaiming0·2023-12-31 01:20

对采集到的温湿度数据，使用python进行数据清洗，并使用预测模型进行预测未来一段时间的温湿度数据。

使用Python对传感器采集到的数据进行数据清洗和预测未来一段时间的温湿度数据，您可以按照以下步骤进行操作：导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

澂玙·2023-12-30 23:22

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。有几种可以减少过拟合的方法：收集更多的训练数据（通常可行性不大）通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w，那么L1和L2正则化的定义如下。L1正则化通常会产生更稀

加百力·2023-12-30 18:04

Sklearn中LabelEncoder与OneHotEncoder的用法和区别

LabelEncoder()简单来说LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号```fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderle=LabelEncoder

mingchen_peng·2023-12-30 17:15

2019-11-17

1、数据探索和预测importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsboston=datasets.load_boston

xias147·2023-12-30 14:45

机器学习 --- 支持向量回归(SVR)

第1关：线性可分支持向量机第2关：线性支持向量机#encoding=utf8fromsklearn.svmimportLinearSVCdeflinearsvc_predict(train_data,train_label

*Crystal·2023-12-30 10:15

机器学习 --- Adaboost

第1关：Boosting第2关：Adaboost算法#encoding=utf8importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifier

*Crystal·2023-12-30 10:11

catboost回归自动调参

importosimporttimeimportoptunaimportpandasaspdfromcatboostimportCatBoostRegressorfromsklearn.metricsimportr2

兔兔爱学习兔兔爱学习·2023-12-30 10:10

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