sklearn数据预处理第21页

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（三）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存3）映射保存相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客

小胡说人工智能·2023-12-14 13:41

使用Kotlin抓取微博数据并进行热度预测

目录一、引言二、Kotlin简介三、抓取微博数据1、获取API授权2、发送HTTP请求四、数据预处理和热度预测1、数据预处理2、热度预测模型建立3、热度预测实现五、评估与优化1、评估模型性能2、优化模型性能六

小小卡拉眯·2023-12-14 12:33

【科研建模】Industrial Accident Causal Analysis

IndustrialAccidentCausalAnalysis1项目概况2模块库导入3加载数据集4数据预处理4.1时间特征提取4.2季节变量提取4.3NLP预处理4.4情感得分5EDA5.1单变量分析

lys_828·2023-12-06 22:03

单行命令

利用plink进行数据预处理（修剪SNP集）！！！

琴酒martini·2023-12-06 19:52

Python报错：ImportError: cannot import name XXX

Python报错：ImportError:cannotimportnameXXX起因：在使用sklearn部分包库时出现该问题。尝试多种方法无果。

春风惹人醉·2023-12-06 19:26

python爬取统计局数据第一弹

目录一、python爬取实战步骤（一）网站相关信息的查询（二）分析网页结构（三）避开陷阱（四）开始爬虫（五）数据预处理（六）总体代码二、python爬取过程中可能遇到的问题及解决方案Q：怎样在pycharm

封印师请假去地球钓鱼·2023-12-06 18:03

文本数据增强

对图像数据的增强不仅方法多种多样，而且像keras框在做数据预处理的时候已经集成了一些数据增强的方法可以直接调用。相较于图像数据增强，文本数据增强，现在还是有很多问题的。

AI中文社区·2023-12-06 07:32

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

目录测试TensorFlow是否支持GPU：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape

编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

机器学习实验二：决策树模型

贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验内容四、实验步骤1.数据集引入及分割2.训练决策树3.利用CCP进行后剪枝总结一、实验目的（1）了解pandas和sklearn

Magic171·2023-12-06 07:50

肘方法确定聚类数k_肘方法确定KMeans聚类的最佳K值

每个类的畸变程度等于该类重心与其内部成员位置距离的平方和但是平均畸变程度会随着K的增大先减小后增大，所以可以求出最小的平均畸变程度从图中可以看出图片像一只手肘，肘处的K即为最佳K值：K=2importnumpyasnpfromsklearn.cluster

几处笙歌·2023-12-06 04:05

7+WGCNA+机器学习+实验+泛癌分析，多要素干湿结合

结果解读：DEG筛选和数据预处理数据在箱线图中进行了标准化，不同的颜色代表不同的数据集，行代表样本，列代表样本中的基因表

生信风暴·2023-12-06 03:38

在python的Scikit-learn库中，可以使用train_test_split函数来划分训练集和测试集。

fromsklearn.mo

小桥流水---人工智能·2023-12-06 02:47

sklearn2pmml安装使用

公司代码是Java，但是算法部分使用了Python的sklearn，考虑用sklearn2pmml生成pmml文件，再由java调用，实现跨平台使用。

Aiah_Wang·2023-12-05 23:24

如何修改这个报错：AttributeError: 'PolynomialFeatures' object has no attribute 'get_feature_names'...

为了解决这个问题，有以下几个可能的解决方案：确保你的sklearn库版本是最新的。get_feature_names()方法在一些旧版本的sklearn中可能不存在。

优游的鱼·2023-12-05 22:48

已解决：‘TfidfVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘

get_feature_names_out→get_feature_names本人解决方法：get_feature_names→get_feature_names_out原因：在网上复制的版本太旧，与当前sklearn

丂也·2023-12-05 22:48

已解决该问题‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names_out‘

出现该问题主要是由于sklearn的版本问题，有的过于老，有的过于新，针对新老不同版本的解决方法如下：#sklearn旧版本tf_feature_names=tf_vectorizer.get_feature_names

六日～·2023-12-05 22:47

报错：‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘

aiio-·2023-12-05 22:16

Jupytor运行pyLDAvis输出结果时报错：TypeError: drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given

初始代码：pyLDAvis.enable_notebook()pic=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf,tf_vectorizer)pyLDAvis.save_html(pic

MOMEI19172786909·2023-12-05 22:46

保姆式解决使用pyLDAvis对LDA可视化报错问题：‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘的问题

条消息)已解决AttributeError:‘CountVectorizer‘objecthasnoattribute‘get_feature_names‘_袁袁袁袁满的博客-CSDN博客看了帖子后发现是sklearn

NINI_likelike·2023-12-05 22:15

python机器学习

文章目录机器学习1.sklearn库1.1使用sklearn库提供的数据集1.2数据集的划分1.3特征工程1.3.1特征抽取1.3.1.1字典特征提取：类别->one-hot编码1.3.1.2文本特征抽取

FF_y·2023-12-05 20:52

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn

星宇星静·2023-12-05 16:42

KNN算法实战-健康医疗

健康医疗算法建模knn算法建模构建微观数据和疾病之间的关系knn调整超参数，准确率提升数据归一化、标准化，提升更加明显算法实战导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl

阿龙的代码在报错·2023-12-05 10:47

Halcon深度学习药片检测

1.应用示例思路(1)标注数据并获取halcon字典形式的训练数据；(2)数据预处理；(3)模型训练；(4)模型评估和验证；(5)模型推理。

夏雪之晶莹·2023-12-05 09:44

粒子群算法调参支持向量回归进行预测（PSO-SVR）Python实现

目录一、算法简介二、示例1.导入库包、数据以及数据预处理2.利用粒子群算法调优参数gamma和C3.模型训练与预测4.对模型进行性能评估5.结果展示三、代码总结SVR.pyPSO_SVR.py一、算法简介

镜子kk·2023-12-05 06:26

时间序列预测 | SVM时间序列预测建模，单步、多步（Python）

（1）代码解读scikit-learn提供了3种支持向量机(SVM)的回归器：sklearn.svm.SVR、sklearn.svm.NuSVR和sklearn.svm.LinearSVR：（a）SVR

码农腾飞·2023-12-05 06:24

基于支持向量机进行时间序列预测（Python）

1、导入库包importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error

镜子kk·2023-12-05 06:23

人工智能算法

决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python）：#线性回归示例fromsklearn.linear_modeli

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

十五、机器学习进阶知识：K-Means聚类算法

文章目录1、聚类概述2、K-Means聚类算法原理3、K-Means聚类实现3.1基于SKlearn实现K-Means聚类3.2自编写方式实现K-Means聚类4、算法不足与解决思路4.1存在的问题4.2

七层楼的疯子·2023-12-05 05:25

数据不平衡处理方式之过采样和欠采样（Python代码）

sklearn.datasets.make_classification官方地址：https://www.w3cschool.cn/doc_scikit_learn/scikit_learn-modules-generated-sklearn-datasets-make_classification.htmlsklearn.datasets.make_classification

gao_vip·2023-12-05 03:15

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics

teacher_ma_·2023-12-04 18:55

影像组学学习笔记(17)-Lasso相关的两幅图

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(17)主要介绍:lasso相关的两幅图的python实现导入各种包importpandasaspdimportsklearnfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.linear_modelimportLasso

北欧森林·2023-12-04 17:35

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)

2.1CNN架构概述+2.1.1卷积层+2.1.2池化层+2.1.3全连接层2.2CNN训练过程+2.3CNN在垃圾图片分类中的应用3代码详解+3.1导入必要的库+3.2加载数据集+3.3可视化随机样本+3.4数据预处理与生成器

purple_love·2023-12-04 14:25

从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2（训练函数解读、模型训练函数解读、代码逐行解读）

HuggingFace实战系列总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在PyCharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：文本数据预处理从零构建属于自己的GPT

机器学习杨卓越·2023-12-04 13:35

MLP_BinaryClassification

MLP_BinaryClassification#Importnecessarypackages.fromnumpyimportvstackimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimporttorchimporttorch.nnasnnfro

AIHUBEI·2023-12-04 10:33

基于Python的A股上市公司数据分析与可视化

目录1选题的背景和意义41.1选题背景41.2选题意义41.2.1理论意义41.2.2现实意义41.3选题的目的52数据采集62.1数据来源分析62.2爬取数据63数据预处理83.1重复值处理83.2空值处理

葳蕤Vantal·2023-12-04 07:45

基于XGBoost的中国GDP分析与预测（上）

摘要...1第1章绪论...11.1研究背景...11.2研究意义...11.3课程设计的主要内容...2第2章国内生产总值数据预处理...32.1数据集概述...32.1.1数据来源...32.1.2

葳蕤Vantal·2023-12-04 07:45

以下选项不是python文本处理方向第三方库_Python程序设计-超星尔雅-学习通-题库零氪...

2.1python安装1、【单选题】以下属于Python机器学习第三方库的是:A、JiebaB、SnowNLPC、LosoD、sklearn2、【单选题】以下属于PythonWeb开发框架第三方库的是:

weixin_39552317·2023-12-04 07:37

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

生信流程1 - Nanopore 三代测序生信分析流程简介

下面是一个基本的Nanopore三代测序分析流程：数据预处理使用poretools或MinKNOW等软件从Nanopore设备中获取原始FAST5数据，并使用albacore或Guppy等软件将FAST5

生信与遗传解读·2023-12-04 06:18

Word2vec进行中文情感分析

'''Chinesesentimentanalysis'''fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecimportnumpyasnpimportpandasaspdimportjiebafromsklearn.externalsimportjoblib

瑶子ove·2023-12-04 05:05

西瓜书-NLP比赛

代码importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerdf_train

yxyibb·2023-12-04 04:15

KNN 最邻近

李静数据分析·2023-12-04 03:49

the difference among pd.factorize, pd.get_dummies, sklearn.preprocessing.LableEncoder and OneHotE...

1.pd.factorize和sklearn.preprocessing.LableEncoder都只接受一维数组输入、一维数组输出；pd.get_dummies和sklean.preprocessing.OneHotEncoder

Ten_Minutes·2023-12-04 02:24

数据修复Matlab_一步到位_(空缺，异常值，光滑，噪音)

数据预处理—空值（补全或删除）与异常值（剔除）几种常用信号平滑去噪的方法代码请注意看我写的注释%判断缺失值和异常值并修复，顺便光滑噪音，渡边笔记clc,clear;closeall;x=0:0.06:10

hty2dby·2023-12-04 01:39

机器学习探索计划——KNN实现Iris鸢尾花分类

文章目录1.加载数据集2.拆分数据集3.预测4.评价1.加载数据集importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()iris.keys

FeatherWaves·2023-12-03 19:41

机器学习探索计划——KNN的超参数搜索

文章目录数据加载手写超参数搜索sklearn超参数搜索数据加载importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitiris

FeatherWaves·2023-12-03 19:40

CondaError: ChunkedEncodingError(ProtocolError(“Connection broken: ConnectionResetError(10054, ‘远程主

2.解决问题：打开Environments-->sklearn-->OpenTerminal运行命令行（1）#使用国内清华镜像连接condaconfig--addchannels'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

攻城狮小关·2023-12-03 18:51

机器学习中的线性回归模型在python中的掉包使用（代码分析）

pythonCopycodeimportnumpyasnprandom_array=np.random.rand(5)#生成包含5个元素的随机数组print(random_array)Python中的Scikit-learn（sklearn

王凯铭893·2023-12-03 17:56

使用coco数据集进行语义分割（1）：数据预处理，制作ground truth

如何coco数据集进行目标检测的介绍已经有很多了，但是关于语义分割几乎没有。本文旨在说明如何处理stuff_train2017.jsonstuff_val2017.jsonpanoptic_train2017.jsonpanoptic_val2017.json，将上面那些json中的dict转化为图片的labelmask，也就是制作图片像素的标签的groundtruth。首先下载图片和annota

河北一帆·2023-12-03 16:21

SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测

构建XGBoost分类器后，它将使用HyperOpt库（sklearn的GridSearchCV和RandomziedSearchCV算法的替代方案）来调整各种模型参数，目标是实现正常交易和欺诈交易分类的最大

rgb2gray·2023-12-03 13:27

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