sklearn学习系列

数据结构学习系列之双向链表的翻转

双向链表的翻转：与单向链表翻转的思路一致，都是将第0个数据结点后面的所有数据结点，依次头插到头结点和第0个数据结点之间即可，代码如下：示例代码：//翻转intfilp_dplink_list(node_t*phead){if(NULL==phead){printf("入参为NULL,请检查..\n");return-1;}if(NULL==phead->next){printf("只有一个头结点\
少年维克多·2023-10-22 21:02

[论文笔记]GPT-2

引言今天继续GPT系列论文，这次是LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners，即GPT-2，中文题目的意思是语言模型是无监督多任务学习器。
愤怒的可乐·2023-10-22 16:39

深度学习第二周

importnumpyasnpimportoperatorfromfunctoolsimportreduceimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCases_v2import*importsklearnimports
R一·2023-10-22 14:34

用Jupyter——鸢尾花的分类

加载鸢尾花数据集[1]:fromsklearn.datasetsimportload_iris[2]:iris=load_iris()[3]:dir(iris)[3]:['DESCR','data','
张謹礧·2023-10-22 13:10

Jupyter —— 简单线性回归分析

Jupyter——简单线性回归分析我们在前面的博客中已经介绍了什么是线性回归：回归分析本片博客将从编程的角度介绍线性回归，这里主要分为使用sklearn库和非sklearn库来两种编程方式sklearn
ppqppl·2023-10-22 13:35

利用逻辑回归进行鸢尾花分类

importnumpyasnpimportpandasaspd##绘图函数库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns1.数据集导入要训练模型，首先要处理数据集，我们使用的数据集是sklearn
努力学习的小刘123·2023-10-22 13:03

【webpack学习系列06】webpack代码压缩&&自动清理构建目录

JS⽂件的压缩webpack内置了uglifyjs-webpack-plugin，自动帮我们进行代码压缩CSS⽂件的压缩使⽤optimize-css-assets-webpack-plugin,同时需要安装cssnano配置varOptimizeCssAssetsPlugin=require('optimize-css-assets-webpack-plugin');module.exports=
长歌如梦·2023-10-22 09:29

python机器学习包sklearn自带和生成数据集

sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。
qq_27390023·2023-10-22 09:55

【Python机器学习】sklearn.datasets回归任务数据集

为什么回归分析在数据科学中如此重要，而sklearn.datasets如何助力这一过程？
Mr数据杨·2023-10-22 09:52

这是一个小“废”贴

机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归6，聚类-sklearn
壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

Koa2学习系列04-POST/GET请求——常见请求方式处理

Http请求在学习了koa-router之后，我们就可以用它来处理一些常见的请求了，比如POST/GET。koa-router提供了.get、.post、.put和.del接口来处理各种请求，但实际业务上，我们大部分只会接触到POST和GET，所以接下来只针对这两种请求类型来说明。当我们捕获到请求后，一般都需要把请求带过来的数据解析出来。数据传递过来的方式一般有三种：请求参数放在URL后面http
wanminglei·2023-10-22 00:44

【Python机器学习】sklearn.datasets分类任务数据集

本文将专注于sklearn.datasets模块中用于分类任务的数据集。这些数据集覆盖了各种场景，从新闻分类到人脸识别，再到土地覆盖类型等。
Mr数据杨·2023-10-21 23:43

sklearn学习（集成算法：随机森林）

随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn
张张同学！·2023-10-21 21:07

操作系统学习系列——第三章3.2虚拟内存，分页管理

目录1.学习内容2.1虚拟内存的基本概念1.传统存储管理方式的特征，缺点2.局部性原理3.虚拟内存的定义和特征4.如何实现虚拟内存技术5.总结2.2请求分页管理方式1.页表机制2.缺页中断机构3.地址变换机构4.总结2.3页面置换算法1.最佳置换算法(OPT)2.先进先出置换算法(FIFO)3.最近最久未使用置换算法(LRU)4.时钟置换算法(CLOCK)5.改进型的时钟置换算法6.总结2.4页面
z3551906947·2023-10-21 20:05

classification_report

文章目录classification_report混淆矩阵精确率(精准率)，召回率，F1值精确率召回率F1值精确率、召回率和F1值的应用参考文献classification_report假设使用sklearn.metrics.classification_report
一只楚楚猫·2023-10-21 20:30

python sklearn安装_SKLearn安装

一、sklearn简介sklearn(scikit-learn)是基于Python语言的机器学习工具具有如下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在NumPy，SciPy
weixin_39679370·2023-10-21 19:38

Python-安装sklearn库

WIndow终端（管理员）（1，2步也可以Win+R-->'cmd’进入命令提示符也就是终端）3.输入这个pipinstallscikit-learn（貌似我的库之前有numpy等等）可以参考下：初学者安装Sklearn
Osatnb.c·2023-10-21 18:30

【sklearn】对MNIST数据集进行PCA降维与重构，可视化对比

导包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.decompositionimportPCA
xjtu915·2023-10-21 16:42

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

数据准备我们使用sklearn库内置的手写数字数据集MNIST，该数据集包含70000个28x28像素的手写数字图像数据。我们需要将每
缤纷彩色·2023-10-21 16:09

PCA降维可视化

ignore")df=pd.read_csv('data/data.csv').dropna()features=df.columns[:-1]X,y=df[features],df['label']fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler
蓝净云·2023-10-21 16:36

UVM 验证方法学之interface学习系列文章（七）高级 《bind 操作》（3）

在之前的文章，我们就bind机制，进行了用法分析。其实，对于一些大型的复杂SOC设计，bind的操作，可以说是非常实用的。它不仅能够完成各种UVC的驱动激励操作，而且一定程度能够简便验证平台的搭建和后期维护。下面，我们举个例子说明bind在当今复杂环境下的妙用。一TB思考我们知道，随着集成度的不断提高，当前的手机SOC芯片设计复杂度也变得越来越大。一个设计中，不可能仅仅含有几个接口类型的结构。如果
那么菜·2023-10-21 14:04

UVM 验证方法学之interface学习系列文章（五）《interface backdoor 后门访问》

0今天，分享一下interface含有寄存器或者memory的DUT验证中的使用。我们知道，通过寄存器模型的引用，确实为我们验证工程师带了极大的便利。借助于它，我们可以轻松实现DUT内部REG或者Memory的读取操作。但是有些场合，比如DUT内部寄存器并不是那么复杂，或者寄存器读取操作不是那么频繁，亦或者寄存器分布具有极强的规律。此时，我们不想去走UVMRALflow,去花大量精力。此时，通过后
那么菜·2023-10-21 14:34

UVM 验证方法学之interface学习系列文章（六）高级《interface 作探针》

本文章，着重介绍interface的用途。interface不仅仅是简化系统之间的连接，做到定义接口的re-use。另外，如前面几篇文章讲述，在interface中填充各种各样的功能，比如：checker,assert,coverage，initial等。今天，我们讲解如何用interface来窥探硬件中的signal信号值变化。---interface的探针功能不知道大家想过没有，如果我们想在基
那么菜·2023-10-21 14:34

UVM 验证方法学之interface学习系列文章（四）进阶《interface 与VIP/UVC》

UVM验证方法学之interface学习系列文章（四）进阶bind的这个预编译命令，可以写在module，interface，或者compilation-unitscope中。
那么菜·2023-10-21 14:04

UVM 验证方法学之interface学习系列文章

UVM验证方法学之interface学习系列文章（一）基
那么菜·2023-10-21 14:03

UVM 验证方法学之interface学习系列文章（三）进阶《含类参数化的interface》

前言之前的文章，有讲述过通过config_db方式，向interface进行传递数据的方法。有没有其它方法呢？可不可以直接将类，作为interface参数化的入口呢？今天，不妨试试看。正文相信，亲自搭建过基于systemverilog验证平台的同仁们，都有过这种感觉：基于UVM的验证平台的推广，确确实实给我们芯片验证人员，减轻了太多太多的担子。让我们集中精力写具体case，而不过多的花费去调试平台
那么菜·2023-10-21 14:03

UVM 验证方法学之interface学习系列文章（一）基础夯实

前言一、SystemVerilogInterfaces基本介绍1.什么是interface?2.引入interface带来的好处有哪些？
那么菜·2023-10-21 14:33

UVM 验证方法学之interface学习系列文章（八）《interface不小心引入X态问题》

前面的文章学习，想必大家都对interface有了深入了解。大家可不要骄傲哦，俗话说：小心驶得万年船。今天，再给大家介绍一个工作中，不是经常遇到，但是一旦遇到，会让你纠结很久的事情。前面文章提到，随着验证复杂度的不断增加，interface的bind的操作，是必不可少的用法。通过对dut中的接口信号进行bind操作，我们可以借助各种UVC进行激励的施加。大家有没有想过一个问题：在一个复杂的inte
那么菜·2023-10-21 13:58

sklearn.linear_model常用API介绍

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)返回一个线性回归模型
fengzhizi76506·2023-10-21 13:24

详解使用sklearn实现一元线性回归和多元线性回归

[OpenInColab]文章目录1.线性回归简介2.使用sklearn进行一元线性回归3.线性回归的`coef_`参数和`intercept_`参数4.使用sklearn实现多元线性回归4.1利用PolynomialFeatures
iioSnail·2023-10-21 13:23

【Python机器学习】sklearn.datasets样本生成操作

sklearn.datasets模块就是这样一个强大的工具，它提供了一系列函数，不仅可以用于生成各种类型的模拟数据，而且数据类型覆盖了从分类和回归到聚类和降维等多种机器学习任务。
Mr数据杨·2023-10-21 13:23

sklearn文本特征预处理2:Similarity, 聚类, LDA, word2vec

接上一篇五.Similarity特征#余弦相似度fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritysimilarity_matrix=cosine_similarity
弎见·2023-10-21 11:44

sklearn.datasets--学习笔记

自带的经典小数据集波士顿房价数据:适用于回归任务包含了506处波士顿不同地理位置的房产的房价数据（因变量），和与之对应的包含房屋以及房屋周围的详细信息（自量），其中包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等13个维度的数据。使用load_boston(return_X_y=False)方法来导出数据，其中参数return_X_y控制输出数据的结构，若选为
Wsyoneself·2023-10-21 10:18

sklearn.datasets.make_circles

目录参考资料sklearn.datasets.make_circles（n_samples=100，shuffle=True，noise=None，random_state=None，factor=0.8
赵孝正·2023-10-21 10:18

【机器学习】使用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据，python

python使用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据，代码传送门：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfrommatplotlibimportpyplotdata
HelenLee01·2023-10-21 10:47

Sklearn.datasets

作为Python中经典的机器学习模块，sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集，本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍
lty_sky·2023-10-21 10:41

Python 数据集：乳腺癌数据集（from sklearn.datasets import load_breast_cancer）。

数据集：乳腺癌数据集（fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer）。
蒙娜丽莎的Java·2023-10-21 10:10

sklearn.datasets中的make_blobs函数解析

sklearn.datasets中的make_blobs函数在机器学习生成数据集以自建模型中应用广泛，此文就其格式及参数设置说明如下:函数格式及默认参数设置sklearn.datasets.make_blobs
Zen of Data Analysis·2023-10-21 10:39

sklearn.datasets.make_blobs()函数详解

sklearn1.0.1sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,*,centers=None,cluster_std=1.0,center_box
Vertira·2023-10-21 10:07

【Python机器学习】sklearn.datasets其他通用函数

为什么了解Sklearn中的其他或通用数据集和函数这么重要？在数据科学和机器学习的世界里，数据是一切的基础。但获取和处理数据通常都是一项非常耗时和复杂的任务。
Mr数据杨·2023-10-21 10:35

Java学习之数据结构知识点

Java学习系列知识点纯干货：1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye·2023-10-21 09:35

Java学习之Java多线程知识点

Java学习系列知识点纯干货：1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye·2023-10-21 09:05

Java学习之数据库知识点

Java学习系列知识点纯干货：1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye·2023-10-21 09:05

操作系统知识点学习

Java学习系列知识点纯干货：1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye·2023-10-21 09:31

数据结构与算法-(10)---列表(List)

共同学习交流.本文由Aileen_0v0原创CSDN首发如需转载还请通知⚠️个人主页：Aileen_0v0—CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏：Aileen_0v0的PYTHON学习系列专栏
Aileen_0v0·2023-10-21 08:14

MMoE: 基于多门专家混合的多任务学习任务关系建模

文章链接：ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts发表会议:KKD2018（KnowledgeDiscoveryandDataMining
恭仔さん·2023-10-21 08:55

sklearn的train_test_split

train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。格式：X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state=0)参数解释：train_data：被
照膽·2023-10-21 07:24

微服务学习系列六：MyBatis-Plus用法

系列文章目录目录系列文章目录前言一、环境准备一、为什么要使用utf8mb4字符集二、依赖准备三、配置准备二、使用步骤@TableName@TableId主键注解IdType@TableField实体类UserInfoDOMapper层CRUDService层CRUD分页多数据源@DS注解动态表名插件DynamicTableNameInnerInterceptor总结前言MyBatis-Plus(o
yangyanping20108·2023-10-21 06:23

【综述】多任务学习

前言本文对多任务学习(multi-tasklearning,MTL)领域近期的综述文章进行整理，从模型结构和训练过程两个层面回顾了其发展变化，旨在提供一份MTL入门指南，帮助大家快速了解多任务学习的进化史
allein_STR·2023-10-21 06:49

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期
如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24
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