sklearn学习系列第7页

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN

数智物语·2024-01-24 18:05

时间序列（Time-Series）exp_anomaly_detection.py代码解析

fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate,adjustmentfromsklearn.metricsimportprecision_recall_fscore_supp

雨微尘·2024-01-24 18:01

QT系统学习系列：1.1 QAbstractButton（按钮抽象基类）

文章目录一.QAbstractButton介绍二.QAbstractButton属性down属性shortcut属性checkable属性checked属性autoRepeat属性autoExclusive属性autoRepeatDelay属性autoRepeatInterval属性一.QAbstractButton介绍头文件：#includeqmake：QT+=widgets继承于：QWidge

花狗Fdog·2024-01-24 17:53

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的sklearn

weixin_39874366·2024-01-24 17:58

机器学习：P-R曲线（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

捕捉一只Diu·2024-01-24 16:25

影像组学学习笔记(19)-数据标准化、归一化极简概述

1.机器学习算法的要求2.便于横向比较#标准化(影像组学中最常用)#z=(x-u)/s#异常值一般对结果影响不大fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata

北欧森林·2024-01-24 12:51

【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（3）---预测问题：维特比算法（Viterbi Algorithm）详解及Python代码实现

五点钟科技·2024-01-24 12:34

机器学习：性能度量——Precision，Recall，F1_score（Python）

importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearnimport

捕捉一只Diu·2024-01-24 09:18

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

数据预处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimp

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集

这里采用sklearn的LabelEncoder库进行快速转换。2.拆分数据集按7：3的比例拆出训练集和测试集，这里也采用

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:59

Python多项式回归sklearn

一、理论介绍多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。多项式回归的一般形式为：在实际应用中，可以通过调整多项式的次数来适应不同的数据特征。然而，过高的多项式次数可能导致过拟合，对新数据的泛化能力较差。多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法

rubyw·2024-01-23 14:50

Python多元线性回归sklearn

#-*-coding:utf-8-*-"""Createdon2024.1.22@author:rubyw"""importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtfromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

rubyw·2024-01-23 14:19

python一元线性回归sklearn

#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

rubyw·2024-01-23 14:19

sklearn.cluster.Kmeans解析

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

JimmyFun·2024-01-23 14:48

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【下、实验部分（二）】）

2、实验主要步骤：（1）、数据预处理流程：加载卫星数据集：fromsklearn.datasetsimportmake_moonsX,y=make_moons

不是AI·2024-01-23 08:02

算法学习系列（二十四）：二分图

目录引言一、二分图二、染色法三、匈牙利算法引言这个二分图作为平常我是不怎么知道的，但是在算法竞赛中还是能用得到的。本文主要介绍了染色法：用来判断如否为二分图，匈牙利算法：求出二分图最大匹配数。一、二分图二分图：在两个集合中，集合之间没有边。如下图所示，两个橙色代表两个集合，集合间的点没有边，不同集合间的点才可能有边二、染色法用处：用来判断是否为二分图思想：遍历所有的点，如果没染过，那就把该集合的点

lijiachang030718·2024-01-23 07:32

算法学习系列（二十六）：约数

目录引言一、约数概念二、最大公约数三、求约数四、约数个数五、约数之和引言本文主要介绍一下数论当中的约数的概念，最大公约数、约数个数、约数之和概念，并用相应的题目来拿代码实现。一、约数概念约数：AmodB=0，那么B就是A的一个约数二、最大公约数用的是辗转相除法，又叫欧几里得算法intgcd(inta,intb){returnb?gcd(b,a%b):a;}提一下如果要求最小公倍数，只需a∗bgcd

lijiachang030718·2024-01-23 07:32

算法学习系列（二十五）：质数

目录引言一、质数概念二、质数的判定1.试除法三、分解质因数四、筛质数1.埃氏筛法2.线性筛法引言接下来的几篇文章主要用来讲解数学知识，这个数学可谓是很重要的，不论是算法竞赛还是找工作面试，这个数学知识还是会经常考的，主要考察你的思维能力。本文主要介绍了质数的概念、判定、分解质因数、筛质数，然后那就开始吧。一、质数概念在大于1的自然数中，只包含1和它本身这两个约数，就叫质数，也叫素数（这两个是一个东

lijiachang030718·2024-01-23 06:53

fit,transform,fit_transform详解

sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。

wang_xuecheng·2024-01-23 03:10

图神经网络X项目｜基于图神经网络的电商行为的预测（5%）

项进行模拟测试数据集构建技巧一——查看数据集构建进度JupyterNotebook学习人工智能的好帮手【JupyterNotebook】快速上手轻松玩明白数据集数据集下载数据集下载地址数据集调用fromsklearn.prepro

晓源Galois·2024-01-23 00:24

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings

图灵与对话·2024-01-22 19:18

支持向量机-sklearn.svm

一、学习SVC()类的主要参数和属性1、svm.SVC类的主要参数含义参数含义C浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。C越小对误分类的惩罚越小，决策平面越光滑；C越大对误分类的惩罚越大，越倾向于精确地分类。kernel字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数

G_瑞琴·2024-01-22 18:36

sklearn学习1----sklearn.SVM.SVC

1、SVM有两种作用：分类和回归，分类是用SVC，回归用SVR。2、SVC：（中文官网）重点在svm.SVC()，fit(X,Y)，以及SVC中的参数。3、SVC参数：①C，C是控制软间隔中的松弛变量是否起作用，C越大表明越宽松，对松弛变量更容忍，C越小越严格，等于0时表示不允许有数据在支持向量之间。②kernel，核函数，kernel='rbf'表示高斯核函数（也就是径向基），kernel=‘l

weixin_30551947·2024-01-22 18:06

第七章：支持向量机SVM：1. sklearn.svm.SVC 1.1 代码 2.核函数 3.软间隔

SVM一、支持向量机SVM1.sklearn.svm.SVC1.1代码2.核函数3.软间隔一、支持向量机SVM主要是寻找决策边界。第二层：类：1.sklearn.svm.SVC例如，svm将两类分开。

qq_53982314·2024-01-22 18:06

sklearn.svm.SVC 参数说明

sklearn中的SVC函数本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS:libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。

人鱼线·2024-01-22 18:36

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

sklearn.svm.SVC是Scikit-learn（一个常用的机器学习库）中的一个类，用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法中的分类任务。

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

python语音情感分类（训练过程+预测）

1.SVMimportlibrosaimportosfromrandomimportshuffleimportnumpyasnpfromsklearnimportsvmimportjoblibimportsklearn

小孔不爱coding·2024-01-22 17:25

sklearn-9模型持久化

在用sklearn训练了模型之后，需要保存模型，以便日后使用。下面介绍了关于如何持久化sklearn模型的方法。

ltochange·2024-01-22 16:59

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

论文地址：RawHigh-DefinitionRadarforMulti-TaskLearning代码地址：https://github.com/valeoai/RADIal/tree/main1、模型框架

一颗小树x·2024-01-22 16:20

maven3.X学习系列三 maven 项目打包到nexus

1、maven安装、maven项目创建（略过）2、mavensetting.xml配置nexus用户信息1.pngid信息是最后需要与pom.xml的相对应。3、maven项目中pom.xml的nexus配置。（1）配置中心仓库,url填nexus的地址1.png（2）配置nexus仓库信息1.png4、maven项目中pom.xml的打包插件的配置。（1）源码编译1.png（2）生成源码1.pn

神秘空指针·2024-01-22 08:35

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。

Echo_Wish·2024-01-22 01:11

UDS诊断协议学习系列2——这篇文章我们来学学常见的术语、定义及缩略语（认知提升篇）

3术语、定义和缩略语3.1术语和定义ISO/IEC7498-1、ISO14230-1、ISO14230-2、ISO10681-2、ISO15765-1、ISO15765-2以及ISO15765-4、ISO17987（所有部分）中界定的及下列术语和定义适用于本文章。3.1.1网关gateway用于在OSI各层级（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层）传输PDU（协议数据单元）的

你也想学习吗·2024-01-21 20:07

【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归（代码实测）

、statsmodels库2、计算各种统计量3、F检验、t检验4、置信区间、预测区间5、残差正态检验6、自相关检测一、一元线性回归代码实测①导入相关模块首先导入必要的模块，这里主要使用了Python的sklearn

柯宝最帅·2024-01-21 20:04

C++ 学习系列 -- std::function 与 std::bind

一std::function与std::bind的介绍1.std::functionstd::function是c++11的新特性，包含在头文件中，为了更方便的调用函数而引入。std::function是一个函数包装器（functionwrapper），可以包装任何可调用实体，包括如下几种：普通函数、函数指针、成员函数、静态函数、lambda表达式与仿函数对象。std::function对象实例可

在河之洲木水·2024-01-21 19:04

python对cmip6数据进行偏差校正Delta

importxarrayasxrimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportpymannkendallfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2

houhaha_·2024-01-21 15:23

Odrive 学习系列四：如何使用脚本自动初始化odrive配置

一、背景：在学习markbase的教程后，发现odrive的初始化配置命令确实有点多。尽管odrive有自动补全：且可以通过ctrl+→来快速补全：但是对初学者而言，仍旧有比较大的工作量。而针对于此，我们可以通过powershell脚本的方式来解决这个问题。二、设计初始化命令文件：脚本的意义在于基于已经编辑好的命令集，自动化的输入到powershell命令行窗口中。因此首先应基于教程，配置好命令集

嘉禾天成·2024-01-21 08:27

ImportError: DLL load failed while importing qhull:问题解决

遇到这个问题，搜索许多答案，有一个可供参考的答案引起我的注意，即python包之间版本的互不兼容，于是我就去试了一下，下了较低版本的sklearn，其他安装包（如numpy,scipy,matplotlib

浅墨\·2024-01-21 07:22

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果

代码骑士·2024-01-21 07:05

MSPM0L1306例程学习-UART部分(1)

MSPM0L1306例程学习系列1.背景介绍写在前边的话：这个系列比较简单，主要是围绕TI官网给出的SDK例程进行讲解和注释。并没有针对模块的具体使用方法进行描述。

HappyShengxiang·2024-01-21 05:22

MSPM0L1306例程学习-ADC部分(6)

MSPM0L1306例程学习系列使用的TI的官方例程，即SDK里边包含的例程代码。

HappyShengxiang·2024-01-21 05:21

MSPM0L1306例程学习-UART部分(2)

MSPM0L1306例程学习系列1.背景介绍写在前边的话：这个系列比较简单，主要是围绕TI官网给出的SDK例程进行讲解和注释。并没有针对模块的具体使用方法进行描述。

HappyShengxiang·2024-01-21 05:47

GBDT分类实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例实例一：Featuretransformationswithensemblesoftrees使用集成树的特征转换importnumpyasnpnp.random.seed

Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT回归实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例（一）、实例一：GradientBoostingregressionDemonstrateGradientBoostingontheBostonhousingdataset.ThisexamplefitsaGradientBoostingmodelwithleastsquareslossand500regressiontreesofdepth4

Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT分类实战完全总结（一）

第一部分：参数说明（一）、简述sklearn自带的ensemble模块中集成了GradientBoostingClassifier的类，参数包括：classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier

Lilian1002·2024-01-21 02:46

Kotlin学习系列——解构声明

解构声明所谓的解构声明就是将一个对象解构(destructure)为多个变量，也就是意味着一个解构声明会一次性创建多个变量.简单的来说，一个解构声明有两个动作：声明了多个变量将对象的属性值赋值给相应的变量比如，有个数据类Person，其有name和age两个属性dataclassPerson(varname:String,varage:Int){}12当我们对Person的实例使用解构声明时，可以

xk_一步一步来·2024-01-20 21:43

python中sklearn库predict,python sklearn linearmodel

大家好，小编来为大家解答以下问题，python中sklearn库predict，pythonsklearnlinearmodel，今天让我们一起来看看吧！

pingf123·2024-01-20 16:26

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1

何大春·2024-01-20 08:24

极客时间专栏陈皓《左耳听风》笔记二

专栏《高效学习系列》精华笔记主动学习与被动学习你听别人讲，或是自己看书，或是让别人演示给你，这些都不能让你真正获得学习能力，因为你是在被别人灌输，在听别人说。

weixin_33779515·2024-01-19 23:23

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

error: subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully.报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'

zzzbeauty·2024-01-19 16:39

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