sklearn学习系列

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）是好瓜还是坏瓜（类别）。从上面来看，这些特征好像都是离散型的，对于Iris数据集中数值特征来说，我们可以设定一个
加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

你可能需要参考：《机器学习系列06：决策树》这种方法无需对特征做归一化或者标准化预处理，也不假设数据集是否线性可分。以红酒数据集为例。我们可以直接通过feature_impor
加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取（featureextraction）：从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。顺序特征选择是一种贪心算法，它通过自动选择与问题最相关的特征子集来提升计算效率，剔除不相关的特征或噪声数据来降低模型泛化误
加百力·2023-12-30 07:32

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

这里我们要换使用UCI上面的红酒数据集了。下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。我们首先将数据集分层采样划分70%出来作为训练集，剩余30%用作测试集。特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要
加百力·2023-12-30 07:02

人工智能_机器学习084_使用聚类算法_提取图片主要颜色_对图片进行聚类提取特征_对图片进行压缩---人工智能工作笔记0124

来压缩图片首先看一下我们准备的一张图片首先导包,显示一下图片importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图工具包importpandasaspd导入数据处理包fromsklearn.clusterimportKMeans
脑瓜凉·2023-12-30 06:55

django调用矩阵分解推荐算法模型做推荐系统

fromsklearn.d
qa浪涛·2023-12-30 00:50

Open3D学习系列一：轻松安装Open3D

文章目录前言python安装安装步骤常见问题及解决方案c++安装安装步骤常见问题及解决方案总结前言欢迎来到“Open3D学习”系列的第一篇文章：“轻松安装Open3D”。在这个系列中，我们将一起深入探索Open3D——一个强大的、开源的三维数据处理库，它正在逐渐成为三维视觉和图形领域的热门工具。Open3D提供了丰富的功能，包括点云处理、三维重建、几何学分析和三维数据可视化等。无论您是一名研究人员
梦想的理由·2023-12-29 18:04

Sklearn的MinMaxScaler，最简单的归一化

importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalera=np.array([1,2,3,4,5],dtype='float64')print
qianshishangdi·2023-12-29 13:10

机器学习笔记（11）：贝叶斯学习（1）

image.png在sklearn上面有参考的代码：https://scikit-learn.org/stable/modules/generate
链原力·2023-12-29 09:33

数据挖掘 聚类度量

fromsklearnimportmetrics#聚类算法的评估指标。fromsklearn.clusterimportKMeans#K均值聚类算法fromhopkins_
亖嘁·2023-12-29 09:01

数据挖掘 分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁·2023-12-29 09:31

数据挖掘 K-Means聚类

未格式化之前的代码：importpandasaspd#数据处理frommatplotlibimportpyplotasplt#绘图fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler
亖嘁·2023-12-29 09:55

【SXC_231228】使用Sklearn决策树分析商品评价有用性

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe
civilpy·2023-12-29 07:04

【BXZ_231228】使用Sklearn Kmeans及RFM对淘宝客户进行分类关怀

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe
civilpy·2023-12-29 07:55

深度学习划分数据集

适用于分割、分类等任务importosimportshutilfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtqdmimporttqdmdefcopy
周星星✘·2023-12-29 05:07

算法学习系列（十四）：并查集

目录引言一、并查集概念二、并查集模板三、例题1.合并集合2.连通块中点的数量引言这个并查集以代码短小并且精悍的特点，在算法竞赛和面试中特别容易出，对于面试而言，肯定不会让你去写一两百行的代码，一般出的都是那种比较短的，而且还不好想考验思维的那种题，那并查集就将这两点全占了，所以重要性很大，而且竞赛的话也就是将多个知识点合并起来考察，这个也很可能成为一个点，所以话不多说就开始吧。一、并查集概念并查集
lijiachang030718·2023-12-29 02:21

算法学习系列（十三）：Trie树

目录引言一、Trie概念二、Trie树模板三、例题引言这个Trie还是比较有用的，主要的功能就是高效的存储和查找字符串的数据结构。一、Trie概念假设这个Trie只存储小写字母的话：这个大概就是这么个概念，就是头结点是0号，然后每个结点都可以有26个儿子，然后每个儿子又有它们的儿子插入操作：先看0号结点的儿子有没有插入字符串的第一个字符，如果有那就进入下一个结点，如果没有那就创造出来，然后进入下一
lijiachang030718·2023-12-29 02:51

算法学习系列（十五）：最小堆、堆排序

目录引言一、最小堆概念二、堆排序模板（最小堆）三、模拟堆引言这个堆排序的话，考的还挺多的，主要是构建最小堆，并且在很多情况下某些东西还用得着它来优化，比如说迪杰斯特拉算法可以用最小堆优化，然后面试和考研用的也是挺多的，总之开始吧。一、最小堆概念本文只讲述最小堆，其一这个用的最多，而且跟最大堆来说其实都是差不多的，就一个小于一个大于最小堆：首先是一个完全二叉树，然后每个结点都小于或等于其两个儿子，性
lijiachang030718·2023-12-29 02:18

独立热编码和向量化

具体过程：importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder#创建示例数据集data=pd.DataFrame({'color':[
月疯·2023-12-29 00:39

Keras多分类鸢尾花DEMO

3.9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFramefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.model_selectionimporttrain_te
月疯·2023-12-29 00:37

人工智能python 模块_python机器学习和人工智能，基础模块和环境搭建

本文搭建包括numpy、pandas、gensim、matplotlib、tensorflow、sklearn、jieba、NLTK常用机器学习库，打造一个基础和全面的机器学习环境。
weixin_39560064·2023-12-28 21:54

gRPC学习之一：在CentOS7部署和设置GO

Docker、Kubernetes、DevOPS等；关于《gRPC学习》系列《gRPC学习》是欣宸最新创作的实战风格原创，旨在通过一系列实战操作与读者一同掌握基于golang的gRPC开发基础知识；gRPC学习系列文章链接在
程序员欣宸·2023-12-28 21:01

【持续学习系列(三)】《Less-forgetting Learning in Deep Neural Networks》

一、论文信息1标题Less-forgettingLearninginDeepNeuralNetworks2作者HeechulJung,JeongwooJu,MinjuJung,JunmoKim3研究机构KoreaAdvancedInstituteofScienceandTechnology,RepublicofKorea二、主要内容这篇论文主要探讨了深度神经网络（DNNs）在学习新数据时出现的灾难
ZedKingCarry·2023-12-28 21:17

Android JetPack学习系列——Navigation

写在前面Google在2018年就推出了Jetpack组件库，但是直到今天我才给重视起来，这真的不得不说是一件让人遗憾的事。过去几年的空闲时间里，我一直在尝试做一套自己的组件库，帮助自己快速开发，虽然也听说过Jetpack，但是压根儿也没去了解，但是其实自己已经无形之中用到过很多Jetpack中的库了，只是自己不知道，比如说databinding、viewmodel、camerax等等所以我打算推
邵旺运·2023-12-28 20:41

【持续学习系列(四)】《Lifelong-RL》

一、论文信息1标题Lifelong-RL:LifelongRelaxationLabelingforSeparatingEntitiesandAspectsinOpinionTargets2作者LeiShu,BingLiu,HuXu,andAnniceKim3研究机构DepartmentofComputerScience,UniversityofIllinoisatChicago,USACente
ZedKingCarry·2023-12-28 20:10

python专家用K-means算法，处理data.csv文件

好的，我会使用Python的sklearn库中的KMeans类来处理这个问题。首先，我们需要确保已经安装了所需的库。
@小码农·2023-12-28 19:10

龙芯loongarch64服务器编译安装scikit-learn

前言根据我之前的文章介绍，龙芯loongarch64服务器中的很多python依赖包安装有问题，发现其中安装的"scikit-learn"就无法正常使用，会报如下错误Nomodulenamed'sklearn
番茄小能手·2023-12-28 18:35

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（1）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。R
天桥下的卖艺者·2023-12-28 16:59

scikit-learn文档中的数据生成器

fromsklearn.datasetsim
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:40

机器学习概述（一）

机器学习概述sklearn.datasets特征工程特征提取特征预处理特征降维sklearn.datasetssklearn.datasets模块用于获取较为经典的数据集。
写进メ诗的结尾。·2023-12-28 11:43

Educoder 机器学习之随机森林算法 第3关：手写数字识别

第3关：手写数字识别任务描述相关知识数据简介RandomForestClassifier编程要求测试说明任务描述本关任务：使用sklearn中的RandomForestClassifier类完成手写数字识别任务
本人已run不再更新内容保留有错见谅·2023-12-28 10:07

educoder 机器学习之随机森林算法

第1关：BaggingimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierclassBaggingClassifier
木右加木·2023-12-28 10:06

Java I/O系统学习系列一：File和RandomAccessFile

I/O系统即输入/输出系统，对于一门程序语言来说，创建一个好的输入/输出系统并非易事。因为不仅存在各种I/O源端和想要与之通信的接收端(文件、控制台、网络链接等)，而且还需要支持多种不同方式的通信(顺序、随机存取、缓冲、二进制、按字符、按行、按字等)。Java类库的设计者通过创建大量的类来解决这个难题，比如面向字节的类(字节流，InputStream、OutputStream)、面向字符和基于Un
编程小世界·2023-12-28 09:02

Spring MVC学习(11)—跨域的介绍以及使用CORS解决跨域问题

SpringMVC学习系列文章SpringMVC学习(1)—MVC的介绍以及SpringMVC的入门案例SpringMVC学习(2)—SpringMVC中容器的
刘Java·2023-12-28 08:54

通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。

二、实验环境Pycharm三、实验内容加载数据集：使用sklearn.datasets中的load_iris函数加载鸢尾花数据集。
2450哥·2023-12-28 05:39

用鸢尾花Iris数据集做SVM线性分类

安装及创建虚拟环境二、SVM简介三、LinearSVC（C）方式实现分类四、添加上下边界五、参考资料一、安装及创建虚拟环境Anaconda详细安装及使用教程（带图文）.安装包包名：numpy、pandas、sklearn
云开处·2023-12-28 05:08

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)——基于鸢尾花数据集

想继续看我废话（×）讲解代码（√）的请往下看↓importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl
JaneZ0206·2023-12-28 05:36

【持续学习系列（二）】2015_ACL_LCS

一、论文信息1标题LifelongLearningforSentimentClassification2作者ZhiyuanChen,NianzuMa,BingLiu3研究机构DepartmentofComputerScience,UniversityofIllinoisatChicago二、主要内容这篇论文提出了一种基于终身学习（LifelongLearning,LL）的方法来解决情感分类问题。终
ZedKingCarry·2023-12-28 00:45

模型评估方法

Estimator对象的score方法在交叉验证中使用scoring参数使用sklearn.metric中的性能度量函数Estimator对象的score方法分类算法必须要继承ClassifierMixin
cnkai·2023-12-27 23:17

机器学习——支持向量机

【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·2023-12-27 18:34

机器学习——朴素贝叶斯

【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、简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的有监督学习算法。
风月雅颂·2023-12-27 18:34

机器学习——线性模型（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。1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。
风月雅颂·2023-12-27 18:04

机器学习——决策树（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。
风月雅颂·2023-12-27 18:31

2.pytorch iris data

文章目录1、数据集介绍2、run2.1Transformer不采用datasetdataloader形式采用datasetdataloader形式2.2sklearn自带模型LR，SVM，DT1、数据集介绍该数据集包含了
nsq_ai·2023-12-27 17:06

机器学习(23) SVM 示例4:【Python】解决二分类(示例1、2、3)

1sklearn.svm.svc详解Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction
luyouqi11·2023-12-27 15:16

机器学习之支持向量机（SVM）原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（sklearn调包）

拉格朗日乘子法2.3.对偶问题3.原理推导3.1.公式推导3.2.求解3.2.1.转化对偶问题3.2.2.SMO算法4.核函数与软间隔4.1.核函数4.2.软间隔5.几个注意点(面试问题)6.代码详解6.1.sklearnSVM7
铖铖的花嫁·2023-12-27 15:13

机器学习系列 - 2.如何评价模型的好坏

A.评价分类的相关指标：精准度，混淆矩阵，精准率，召回率，F1score,ROC曲线1.混淆矩阵：TN：真实值是0，预测值也是0，即我们预测是negative，预测正确了。FP：真实值是0，预测值是1，即我们预测是positive，但是预测错误了。FN：真实值是1，预测值是0，即我们预测是negative，但预测错误了。TP：真实值是1，预测值是1，即我们预测是positive，预测正确了。2.A
小蘑菇1962·2023-12-27 12:09

人工智能_机器学习078_聚类算法_概念介绍_聚类升维_降维_各类聚类算法_有监督机器学习_无监督机器学习---人工智能工作笔记0118

首先看一下什么是聚类,我们可以进入sklearn的官网去看看可以看到这里,首先classification这个分类我们学完了,然后就是regression回归我们也学完了对吧,其实我们现实生活中的,大部分问题就是这两种问题就可以解决了
脑瓜凉·2023-12-27 11:23

Pycharm报错：TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘n_jobs‘

Python报错：TypeError:init()gotanunexpectedkeywordargument‘n_jobs’错误原因：sklearn0.24的KMeans函数已经弃用参数n_jobs解决方法一
sober_me·2023-12-27 08:56

机器学习——KNN算法

【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·2023-12-27 03:02
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