sklearn学习系列第5页

Kubernetes operator（一）client-go篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第一篇，主要对client-go进行学习，从源码阅读角度，学习client-go各个组件的实现原理、如何协同工作等参考视频

格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（七） controller-runtime 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，本节会对编写Operator非常重要的controller-runtime库进行学习基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（五）api 和 apimachinery 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第五篇，主要对k8s.io/api和k8s.io/apimachinery两个项目进行学习基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:37

Kubernetes operator（六）CRD控制器开发实战篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第六篇，前面5篇的学习，我们已经清楚CRD开发的各个环节，本节就实际设计一个CRD，并为之编写控制器基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:37

【Vitis】Vitis HLS学习系列笔记：第一个例程

【Vitis】VitisHLS学习系列笔记：第一个例程…………目录1VitisHLS是什么？2例程3很可能遇到的

神仙约架·2024-02-03 22:22

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。具体来说，KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤：数据准备：首先，我们需

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此，数据清洗作为机器学习流程中至关重要的一步，可以帮助我们处理这些问题，提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍机器学习中的数据清洗过程，以及常见的数据清洗方法和技术。一、概念和目标数据清洗是指通过一系列的操作和技术，对原始数据进行预处理，使其符合模型训

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

Spring5系列学习文章分享---第三篇（AOP概念+原理+动态代理+术语+Aspect+操作案例（注解与配置方式））

*JDK**动态代理代码AOP(术语)AOP操作（准备工作）**AOP****操作（**AspectJ注解)**AOP****操作（**AspectJ**配置文件）**开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列

码农阿豪·2024-02-03 15:39

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术，以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩，将其映射到一个低维空间中，从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面：减少计算复杂性：高维数据可能导

飞影铠甲·2024-02-03 11:55

算法学习系列（三十一）：组合数

目录引言一、CnmC_n^mCnm二、递推1.公式2.例题三、预处理1.公式2.例题四、卢卡斯定理1.公式2.例题五、高精度计算2.例题引言这个组合数的问题还是很常见的，就是问CnmC_n^mCnm，然后会根据询问的次数，以及n和m的大小来判断怎么去做。本文用了一写基本的数论公式来进行推导，包括卢卡斯定理等，进行计算。一、CnmC_n^mCnmCnm=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋯(n−m+1)m⋅

lijiachang030718·2024-02-03 10:38

机器学习入门-----sklearn

机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义：从数据中自动分析获得模型，并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测、量化

辣椒酱.·2024-02-03 07:30

kmeans聚类代码

中间有图显示有点问题，但是不影响最后结果的输出importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimportKMeanswarnings.filterwarnings

kelly1250230225·2024-02-03 07:59

机器学习系列 - Mean Shift聚类

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部

学海一叶·2024-02-03 07:08

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差；需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响：①数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位；②数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；③依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。在不同的问题中，

Cachel wood·2024-02-03 07:35

CountVectorizer与TfidfVectorizer

导入fromskleran.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfTransformerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerCountVectorizer

卷心菜呀·2024-02-03 06:53

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

程序员一诺·2024-02-02 22:09

2024美国大学生数学建模竞赛美赛C题代码解析

其余代码看文末首先导入本题需要的包：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimporttimedeltafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

DS数模·2024-02-02 15:12

机器学习和可视化还能一起这样用？Python教你全搞定

今天这篇推文，我们继续空间数据可视化的最后一个系列-类别插值(categorical-spatial-interpolation)可视化绘制的推文教程，这期我们使用Python进行绘制，涉及的知识点如下：sklearn.KNeighborsClassifier

数据魅力(DataCharm)·2024-02-02 10:58

python运行报错_ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx‘ 整理

解决方案：安装对应的包就好了一、名称不一致：1、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'pipinstallscikit-learn2、ModuleNotFoundErro

阿罗的小小仓库·2024-02-02 09:59

回归问题波士顿房价预测

线性回归APIsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)正规方程优化参数：fit_intercept，是否计算偏置属性：LinearRegression.coef

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:58

Jmeter学习系列之五：线程组（Thread Group）

前言线程组是一系列线程的集合，每一个线程代表着一个正在使用应用程序的用户。在jmeter中，每个线程意味着模拟一个真实用户向服务器发起请求。在jmeter中，线程组组件运行用户设置线程数量、初始化方式等等配置。例如，如果你设置线程数为100，那么jmeter将创建并模拟测试100个用户请求到服务器端。模拟100个用户一、添加线程组测试计划->右键->添加->线程(用户)->线程组，添加一个新的线程

艳Yansky·2024-02-02 08:48

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-02 07:36

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

【vim 学习系列文章 3.2 -- vim 删除空格】

文章目录vim删除行尾空格vim删除行尾空格在代码开发的过程中，经常会遇到行尾有空格的现象，如下：我们可以在.vimrc中通过map命令来映射删除行尾空格的快捷键，如下：mapd:%s/\s*$//gd：表示delete；:代码空格键。所以执行d+空格键就可以删除行尾空格。

CodingCos·2024-02-01 16:50

Django如何调用机器学习模型进行预测

importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearReg

qa浪涛·2024-02-01 13:10

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型

飞影铠甲·2024-02-01 10:42

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

【Spring Boot 源码学习】BootstrapRegistry 详解

《SpringBoot源码学习系列》BootstrapRegistry详解一、引言二、往期内容三、主要内容3.1源码初识3.2register方法3.3registerIfAbsent方法3.4isRegistered

Huazie·2024-02-01 08:47

python机器学习——简单神经网络算法回归分析

利用python实现简单的神经网络算法回归分析2023年亚太杯数学建模C题可以使用这个代码进行分析importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.model

EchoToMe·2024-02-01 02:32

读书和学习系列之快速阅读（上）

前言：本文是一篇读书笔记!弗兰西斯·培根说：“有些书可以浅尝即止，有些书要生吞活剥，而只有少数的书是要咀嚼和消化的。”图片发自App1.阅读的4个层次基础阅读，检视阅读，分析阅读，主题阅读级别越高所要的主动和能力越强!1.1基础阅读：实则是段和句的理解基本能读懂，就是大众化的随便普通阅读，通常是无读书障碍的中小学生水平，主要在于对句子和段落的理解……1.2检视阅读：对书的筛选和整体理解，主旨的明确

甜的梦想之路修心之旅·2024-01-31 17:10

sklearn 计算 tfidf 得到每个词分数

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer#语料库可以换为其它同样形式的单词corpus=[list(range(-5,5)),list

小何才露尖尖角·2024-01-31 16:58

美国大学生足球联赛数据集football——DeepWalk算法

数据集是根据美国大学生足球联赛而创建的一个数据集，包含115支球队（即图中的点）、616条比赛数据（即图中的边）二、代码分析1、加载包importnetworkxasnximportrandomfromtqdmimporttqdmfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotasplt2

戎梓漩·2024-01-31 15:31

Jmeter学习系列之二：工具面板必知必会

目录前言一、菜单栏二、功能区编辑2.读入数据总结前言Jmeter面板一共分为4个区域，分别是菜单栏、功能区、视图区和内容区。菜单栏：主要功能包括新建测计划，添加线程组、测试脚本，分布式运行相关，查看日志，生成报告和函数助手。功能区：比较简单，下面详情介绍功能区。视图区：目录树，添加存放测试设计中所使用到的元件。内容区：详细配置区域，主要对元件进行相对应的编辑和配置。一、菜单栏文件：新建、打开、保存

艳Yansky·2024-01-31 15:22

Jmeter学习系列之四：测试计划元素介绍

测试计划元素JMeter包含各种相互关联但为不同目的而设计的元素。在开始使用JMeter之前，最好先了解一下JMeter的一些主要元素。注意:测试计划包含至少一个线程组。以下是JMeter的一些主要组件:测试计划（Plan）线程组(ThreadGroup)控制器(Controllers)监听器(Listeners)计时器(Timers)配置元素(ConfigurationElements)预处理器

艳Yansky·2024-01-31 15:51

机器学习系列-1基础概念

机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 12:18

sklearn转换器和估计器

的作用是计算每一列的平均值、标准差transform()就是将上一步计算出的结果带入(x-mean)/std进行最终的转换，进行标准化fit_transform就是直接进行标准化2.估计器（1）用于分类的估计器sklearn.neighborsk

三块给你买麻糬_31c3·2024-01-31 11:53

Jmeter学习系列之三：测试计划详细介绍

目录前言步骤1:启动JMeter窗口步骤2:添加/删除测试计划元素步骤3:加载并保存测试计划元素。步骤4:配置树元素步骤5:保存JMeter测试计划步骤6:运行JMeter测试计划

艳Yansky·2024-01-31 10:18

机器学习入门笔记06：逻辑回归

逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

劳斯Laus·2024-01-31 08:05

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）

5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat

北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

基于BiLSTM-CRF对清华语料文本进行分类

encoding:utf-8importtorchimporttorch.nnasnnfromTorchCRFimportCRFfromtorch.utils.dataimportDatasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimpor

伪_装·2024-01-31 07:49

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 07:35

[机器学习]K-means——聚类算法

一.K-means算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

不知迷踪·2024-01-31 05:26

5mini-batch（手动实现）

类似sklearn.model_selection.train_test_split**栗子importnumpyasnpimportmatha=np.random.randn(3,3)print(a)

Rooooooooong·2024-01-31 05:21

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器自定义JwtFilter的hierarchy（层次体系）上代码packagecom.finn.springboot.common.config.shiro.filters

悲雨叹风·2024-01-31 03:11

多场景建模：腾讯3MN

3MN:ThreeMetaNetworksforMulti-ScenarioandMulti-TaskLearninginOnlineAdvertisingRecommenderSystems背景推荐领域的多场景多任务学习

巴拉巴拉朵·2024-01-30 23:09

多场景建模：美团HiNet

HiNet:NovelMulti-Scenario&Multi-TaskLearningwithHierarchicalInformationExtraction背景：美团的多场景多任务（ctr、ctcvr

巴拉巴拉朵·2024-01-30 23:36

适合 Kubernetes 初学者的一些实战练习(二)

本文作为Kubernetes学习系列的第二篇文章，我们继续学习XX.练习1-使用脚本在Linux服务器上自动安装Kubernetes的包管理器

JerryWang_汪子熙·2024-01-30 21:53

Kubernetes operator（二）CRD篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第二篇，主要对CRD进行学习1.CRD介绍1.1.如何使用在K8S系统扩展点中，开发者可以通过CRD（CustomResourceDefinition

格桑阿sir·2024-01-30 17:32

Kubernetes operator（三）code-generator 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第三篇，主要对使用code-generator进行CRD自动代码生成进行学习Kubernetesoperator学习系列快捷链接