sklearn朴素贝叶斯

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

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于线性回归的预测系统：这是简单而基础的机器学习项目，用于预测单变量或多变量问题。例如，预测房价、销售额等。基于逻辑回归的分类系统：虽然名字中有“回归”，但逻辑回归是用于解决分类问题的，如垃圾邮件判别、病人疾病诊断等二分类问题。基于决策树/随机森林的预测和分类系统：这些算法直观且容易理解，具备良好的解释性，很多复杂的问题也可以用这类方法解决。例如，预测公司的员工流失、信贷风险评估等。基于k近邻(k
@斯里·2024-01-22 06:38

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

【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

python对cmip6数据进行偏差校正Delta

importxarrayasxrimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportpymannkendallfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2
houhaha_·2024-01-21 15:23

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

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

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

【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

【分类模型学习】-朴素贝叶斯

分类问题综述分类问题在生活中很常见，我们可以从数学角度做如下定义：已知类别集合和待分类项集合，需要确定出映射规则，使得任意的有且仅有一个使得成立朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel
lowindow·2024-01-19 21:07

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

机器学习---文字特征提取

文本特征过程：特征抽取对文本等数据进行特征值化是为了让计算机更好的理解数据fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#实例化CountVectorizervector
咸鸭蛋泡泡·2024-01-19 11:44

机器学习：holdout法（Python）

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,StandardScaler#类别标签编码，标准化处理
捕捉一只Diu·2024-01-19 10:40

机器学习：BootStrapping（Python）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.decompositionimportPCA
捕捉一只Diu·2024-01-19 10:06

在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？

fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_true=[0,1,1,0,1,1]y_pred=[0,1,0,0,0,1]accu
小桥流水---人工智能·2024-01-19 08:49

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

KNN回归：通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV
g191913·2024-01-19 03:05

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。
CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

1 sklearn线性回归

sklearn线性回归一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression小结二、岭回归岭回归分类LASSOsklearn里面一个类对象就是一个模型，直接封装了训练
Michael_Flemming·2024-01-18 21:25

sklearn线性模型之Lasso回归

文章目录Lasso简介Lasso类LassoCVLasso简介Lasso，即TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，是用于拟合稀疏系数的线性模型，其最小化目标函数为min⁡w12n∥Xw−y∥22+α∥w∥1\min_w\frac{1}{2n}\VertXw-y\Vert^2_2+\alpha\Vertw\Vert_1wmin2n1∥Xw−y∥2
微小冷·2024-01-18 21:54

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。
布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

基于LDA的评论大数据的分析及主题建模

1.微博的关键词大数据采集；已完成，待优化2.LDA错误1：使用了importpyLDAvis.sklearn，提示没有模块nomodulenamed'pyldavis.sklearn'。
vzhb·2024-01-18 11:00

【机器学习故事】“超市货架上的智慧：如何通过机器学习优化商品布局，引爆销售热潮“

#导入必要的库，就如同你从超市的货架上挑选合适的商品和工具一样fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression
德天老师·2024-01-18 08:45

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor
七月七叶·2024-01-18 06:50

欠拟合与过拟合

模型过于简单欠拟合在训练集和测试集上的误差都较大通过代码展示欠拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
码农zz·2024-01-17 23:15

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

训练集的训练与评估我们从一个最基本的线性回归模型开始：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_re
甄齐才·2024-01-17 21:39

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

首先，我们需要导入所需的库和模块：fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer接下来，我们定
Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死
Perley620·2024-01-17 10:59

机器学习：李航 统计学习方法 笔记

待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法
lealzhan·2024-01-17 08:54

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

场景朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。
北堂飘霜·2024-01-17 07:37

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

可视化展示（9）MSE为评价指标（1）导入所需要的包importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preproc
heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

关于Pycharm无法安装sklearn库问题

文章参考自大佬“偷偷写博客567”的《Pycharm安装scikit-learn失败解决办法》，点击此处即可进行跳转pycharm里面如果要安装sklearn库的话是需要搜索sklearn库的全称scikit-learn
byte_stuffing·2024-01-17 05:24

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。导入数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\18700\Desktop\03数据预处理和特征工程\digitrecognizor.csv")data.head()X=data.i
医学小白学生信·2024-01-17 04:40

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设
Nie同学·2024-01-17 03:12

特征工程-特征处理（三）

fromsklearn.decompositionimportPCAA=np.array([[84,65,61,72,79,81],[64,77,77,76,55,70],[65,67,63,49,57,67
alstonlou·2024-01-16 21:30

探索sklearn中SVM模型的原理及使用案例

在sklearn库中，SVM模型提供了简单易用的API，使得开发者可以方便地应用SVM算法解决实际问题。本文将介绍SVM的原理和在sklearn中的使用案例，帮助大家更好地理解和应用该模型。
python慕遥·2024-01-16 07:12

Keras(十四)tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用

一，准备csv文件importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras
TFATS·2024-01-15 17:56

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。
EL33·2024-01-15 14:44

工智能基础知识总结--朴素贝叶斯

什么是朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。给定训练集T=(x1,y1),(x2,y2),
北航程序员小C·2024-01-15 10:46

train_test_split参数解释

创建时间：2021.10.20在训练时我们时常需要划分数据集，这时常常使用sklearn.model_selection.train_test_split函数常用方法：X_train,X_test,y_train
本卡·2024-01-15 09:17

集成学习入门 - 1 混合训练数据

决策树#决策树fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX
薛东弗斯·2024-01-15 06:06

影像组学学习笔记(23)-主成分析PCA、降维和特征筛选的区别

PCA，影像组学降维和特征筛选的区别0.PCA(Principalcomponentanalysis)的数学原理PCA.JPG导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.preprocessingimportS
北欧森林·2024-01-15 05:40

2. 特征预处理（归一化、标准化、缺失值处理）

3.缺失值类别型数据：one-hot编码时间类型：时间的切分sklearn特征预处理apisklearn.preprocessing(1)归一化归一化特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1
butters001·2024-01-15 03:48
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