sklearn数据预处理第18页

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。

civilpy·2023-12-23 06:02

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris

civilpy·2023-12-23 06:31

【DWJ_1703225514】基于Sklearn航空公司服务质量分析

【Talkischeap】#导入库importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus

civilpy·2023-12-23 06:56

Python---Pycharm安装各种库（第三方库）

Pandas：用于数据分析和数据预处理的Pytho

weixin_74373920·2023-12-23 04:50

竞赛保研基于GRU的电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖

iuerfee·2023-12-23 04:05

深度学习（4）数据预处理-均值减法

深度学习（4）数据预处理均值减法1、什么是均值？2、为什么要去均值？

香博士·2023-12-23 03:45

Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值

本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践，本文主要介绍Caffe的实用工具——compute_image_mean计算图像均值.1.图像预处理——零均值化数据预处理在深度学习中非常重要，数据预处理中

Solomon1588·2023-12-23 03:41

网络优化与正则化

RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam算法梯度截断小结参数初始化基于固定方差的参数初始化基于方差缩放的参数初始化Xavier初始化He初始化正交初始化方法数据预处理逐层归一化批量归一化层归一化权重归一化局部响应归一化超参数优化网格

guanyue.space·2023-12-23 02:49

【CityEngine】让建筑物模型对齐地形第四章

目录0引言1数据预处理1.1坐标转换1.2导入CityEngine1.3对齐到地形1.4生成城市模型‍♂️作者：海码007专栏：CityEngine专栏标题：CityEngine让建筑物模型紧贴地形❣️

海码007·2023-12-23 00:01

决策树（Decision Tree)学习笔记

决策树的种类模块sklearn.treetree.DecisionTreeClassifier:分类树tree.DecisionTreeRegressor:回归树tree.export.graphviz

奔跑的白鸥·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支，并且防止过拟合。决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则，创建一个预测目标变量值的模型。树可以看作是一个分段常数近似。决策树学习的

晴空_万里·2023-12-22 22:51

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi

浅行learning·2023-12-22 22:51

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

参考了统计学习方法，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的

geter_CS·2023-12-22 22:18

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCIwine数据集的分类，使用到了sklearn和tensorflow，并对图片分类进行了数据可视化展示数据集介绍UCIwine数据集：http://archive.ics.uci.edu

晓宜·2023-12-22 20:36

pytorch——基于循环神经网络的情感分类

任务目标基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。

努力编程的阿曼·2023-12-22 19:22

机器学习之随机森林 python

废话不说上代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf

奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习——损失函数

【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·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

【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、评价指标对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——模型评估与选择（拟合、）

【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、拟合拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。

风月雅颂·2023-12-22 18:34

TensorFlow模型保存/载入的两种方法

tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样，sklearn很直接，一个sklearn.externals.joblib的dump与load方法就可以保存与载入使用。

听风1996·2023-12-22 16:08

python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码,数据处理分析可视化，GUI界面展示

所需依赖包numpy、pandas、requests、json、sklearn、webbr

一秋的编程笔记·2023-12-22 16:45

机器学习——聚类——密度聚类法——OPTICS

目录理论部分1.1提出背景1.2OPTICS算法1.2.1基本概念1.2.2算法流程1.2.3优点1.2.4缺点1.3其它算法代码部分2.1自行实现2.2sklearn实现理论部分1.1提出背景在DBSCAN

AI小小白·2023-12-22 15:38

Kylin的工作原理及使用分享：构建大数据分析之塔

学习目标：了解Kylin的工作原理和基本概念理解Kylin在大数据分析中的作用和价值学会使用Kylin进行数据建模、数据预处理和查询学习内容：什么是Kylin？

阿猫的故乡·2023-12-22 11:38

神经网络：数据预处理知识点

在深度学习中，数据预处理是非常重要的，它能够帮助模型更好地学习特征并提高模型的性能。是深度学习模型训练中很关键的一部分。

是Dream呀·2023-12-22 11:57

关于我对归纳偏置（inductive bias）的概念和应用的详细总结

这些偏好和限制可以通过算法设计、模型选择或数据预处理等方法来实现。归纳偏置在训练过程中引导模型更可能学习到特定类型的函数或概

小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:12

基于python的b站直播间弹幕关键词提取和情感分析

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录项目介绍一、数据获取和数据预处理二、数据统计和分析1.查询弹幕2.词频统计3.弹幕内容情感分析三、数据可视化1.直播间出现频率最高的十个词汇

江灏·2023-12-22 04:44

全网使用yolov5分割任务最详细教程！！！

1、前言在使用yolov5开展分割任务时，数据预处理过程较为复杂，在此记录一下完整的使用过程。

计算之声·2023-12-22 00:13

大数据HCIE成神之路之数据预处理（3）——数值离散化

数值离散化1.1无监督连续变量的离散化–聚类划分1.1.1实验任务1.1.1.1实验背景1.1.1.2实验目标1.1.1.3实验数据解析1.1.2实验思路1.1.3实验操作步骤1.1.4结果验证1.2无监督连续变量的离散化–等宽划分1.2.1实验任务1.2.1.1实验背景1.2.1.2实验目标1.2.1.3实验数据解析1.2.2实验思路1.2.3实验操作步骤1.2.4结果验证1.3无监督连续变量的

邵奈一·2023-12-21 21:15

第1107期AI100_机器学习日报(2017-09-29)

即将退役@wx:杨文2017年旧金山人工智能会议的亮点@ChatbotsChinaGitHub项目推荐系统：根据你的GitHub加星项目自动推荐开源项目@爱可可-爱生活Scikit-Learn机器学习文本数据预处理

ai100_ml·2023-12-21 19:24

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。本文是在上一篇博客1：基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/115

疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

jupyter notebook 选择不同的conda环境 2019-02-20

首先安装condainstallipykernel首先激活对应的conda环境sourceactivate环境名称例如我的环境名称为:~/anaconda3/envs/sklearn则为：sourceactivate

默写年华Antifragile·2023-12-21 17:46

TPAMI 2022 :Multi-task Learning with Coarse Priors for Robust Part-aware Person Re-identification

题目：Multi-taskLearningwithCoarsePriorsforRobustPart-awarePersonRe-identification-----TPAMI2022代码：https

涵语·2023-12-21 14:46

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

机器学习——特征选择（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。1、简介特征选择，又称变量选择、属性选择或变量子集选择，是选择相关特征子集用于模型构造的过程。

风月雅颂·2023-12-21 11:04

机器学习——特征降维

【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、简介特征降维是指减少特征个数，最终结果就是特征和特征之间不相关。

风月雅颂·2023-12-21 11:33

机器学习——特征选择（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。4、皮尔森相关系数皮尔森（pearson）相关系数度量两个变量之间的相关程度。

风月雅颂·2023-12-21 11:59

联影医疗二面

7.工厂数据反馈，来修正模型8.算法部署在哪里9.数据预处理做了哪些工作？10.为什么做Hilbert变换？

凭轩听雨199407·2023-12-21 10:03

sklearn和tensorflow的理解

有监督学习：一般数据构成是【特征值+目标值】无监督学习：一般数据构成是【特征值】Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，传统的机器学习库。

月疯·2023-12-21 09:24

sklearn多项式回归和线性回归

什么是线性回归？回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。它是一种建立关系模型的方法，可以帮助我们预测和解释变量之间的相互作用。回归分析通常用于预测一个或多个因变量的值，这些因变量的值是由一个或多个自变量的值所决定的。回归分析的目标是建立一个数学模型来描述因变量和自变量之间的关系。这个数学模型可以是线性或非线性的，可以包含一个或多个自变量。通过回归分析，我们可以使用已知的自变量和

月疯·2023-12-21 09:24

Keras使用sklearn中的交叉验证和网格搜索

Keras是Python在深度学习领域非常受欢迎的第三方库，但Keras的侧重点是深度学习，而不是所以的机器学习。事实上，Keras力求极简主义，只专注于快速、简单地定义和构建深度学习模型所需要的内容。Python中的scikit-learn是非常受欢迎的机器学习库，它基于Scipy，用于高效的数值计算。scikit-learn是一个功能齐全的通用机器学习库，并提供了许多在开发深度学习过程中非常有

月疯·2023-12-21 09:19

决策树实例学习python

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier

奋进的大脑袋·2023-12-21 06:19

聚类算法及可视化方法的实践与探索

import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobs

观北海·2023-12-21 03:22

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

大数据分析岗是干什么的？

这可能涉及数据清洗、数据预处理、数据转换等操作。2.数据分析和挖掘使用各种统计和分析技术，如数据挖掘、机器学习和统计建模等，对数据进行分析和挖掘，以发现数据中潜在的模式、

小_强·2023-12-20 22:08

python基于情感词典的情感分析

来源于社交媒体文本，所以词典适用于处理社交媒体的情感分析本次分析准备的文本数据有：BosonNLP情感词典停用词表否定词表程度副词表生成停用词词典在生成停用词词典的时候要注意过滤否定词和程度副词代码如下：数据预处理在数据预处理部分主要做的是

蔡霸霸i·2023-12-20 16:26

Python实战：信用卡客户历史数据挖掘与分析

通过对公开数据集的挖掘，本文将利用Python编程语言及其相关库（如Sklearn和Flask）进行数据预处理、建模分析，旨在建立信用卡客户违约预测分类模型，通过多种算法评估模型性能，最终得出准确率。

爱欲无极·2023-12-20 06:23

对caffe跑前向后生成的预测文件画ROC曲线

在前面一篇python版的caffe前向中，生成了一个用于画ROC曲线的txt文件，作为本代码的输入：#-*-coding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportroc_curve

诶尔法Alpha·2023-12-20 06:16

人工智能_机器学习069_SVM支持向量机_网格搜索_交叉验证参数优化_GridSearchCV_找到最优的参数---人工智能工作笔记0109

然后我们再来说一下SVC支持向量机的参数优化,可以看到这次我们需要,test_data这个是测试数据,容纳后train_data这个是训练数据这里首先我们,导出importnumpyasnp导入数学计算包fromsklearn.svmimportSVC

脑瓜凉·2023-12-20 05:36

Python机器学习基础（三）---数据预处理

一.数据预处理作用数据预处理会将选定的数据转换为我们可以使用的形式或可以提供给ML算法的形式，以使其符合机器学习算法的期望。

落世繁华·2023-12-20 04:27

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