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【AI底层逻辑】——数学与机器学习：优雅的智慧之舞

“宝藏网站”开头先给大家上几个宝藏网站（部分需要“梯子”）：sklearn主页特征工程免费专著模型选择深度学习开源专著Python自然语言处理学习手册图形讲数学与神经网络视频合集聊聊数学数学，即工具。

柯宝最帅·2023-12-14 22:38

数据转换

1.Z-Score标准化image.pngZ-Score标准化后的数据平均值为0，方差为1.对应的api：（1）scipy.stats.zscore(2)sklearn.preprocessing.StandardScaler

何hw·2023-12-14 20:58

BDD100K数据集

官网:BDD100K(vis.xyz)论文：[1805.04687]BDD100K:ADiverseDrivingDatasetforHeterogeneousMultitaskLearning(arxiv.org

何处不逢君·2023-12-14 20:03

做数据分析为何要学统计学（10）——什么是回归分析

在python中有多个软件包可以用于回归分析，在这里我们选择sklearn软件包中的LinearRegression

interbigdata·2023-12-14 18:13

MachineLearning 学习计划

并让自己能够在未来的一年里保持下去自身情况分析：目前读研中，研一，计算机专业，本科信息管理（偏管理类），计算机相关知识掌握不多，目前所能掌握的语言只有C和Python，除此之外也有一些pandas、numpy，以及一丢丢的爬虫和一丢丢的sklearn

怀柔小龙虾·2023-12-14 15:32

机器学习 sklearn 中的超参数搜索方法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录超参数搜索默认参数GridSearchCVRandomizedSearchCVHalvingGridSearchCVHalvingRandomSearchCV超参数搜索在建模时模型的超参数往往会对精度

小嗷犬·2023-12-14 15:31

【基于LSTM的电商评论情感分析：Flask与Sklearn的完美结合】

基于LSTM的电商评论情感分析：Flask与Sklearn的完美结合引言数据集与爬取数据处理与可视化情感分析模型构建Flask应用搭建词云展示创新点结论引言在当今数字化时代，电商平台上涌现出大量的用户评论数据

爱欲无极·2023-12-14 13:32

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

分类树模型的特征选择

对于决策树模型（包括基于决策树的RF和GBDT），都有如下函数：dt=DecisionTreeClassifier()dt.feature_importances_feature_importances_打印的为各个特征的重要程度

王金松·2023-12-06 11:06

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

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

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

MLP_BinaryClassification

MLP_BinaryClassification#Importnecessarypackages.fromnumpyimportvstackimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimporttorchimporttorch.nnasnnfro

AIHUBEI·2023-12-04 10:33

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

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

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

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

基于Intel Ai Analytics Toolkit 及边缘计算的溶氧预测水产养殖监测方案

优化系统方案前言一、关键需求及方案概述二、方案设计预测机制LSTM模型基于intelAI的时序水质分析模型与分类模型优化三、实战分析1、方案简述2、数据分析预处理特征类型处理特征分布分析3、特征构造4、特征选择过滤法重要性排序

木斯佳·2023-12-03 07:56

人工智能学习5(特征抽取)

代码实现鸢尾花数据集无监督特征抽取有监督特征抽取(之LDA)代码实现,生成自己的数据集并进行有监督特征抽取(LDA)生成自己的数据集PCA降维和LDA降维对比代码实现LDA降维对鸢尾花数据进行特征抽取特征抽取特征选择和特征抽取都减少了数据的维度

yyuanse·2023-12-03 07:53

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化

大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前，由于计算机只能分析数值型数据，而人类所熟悉的自然语言文字，机器学习算法是一窍不通的，因此需要将大类的文本及前后关系进行设计，并将其转换为数值化表示。一般来说，文本语言模型主要有词袋模型（BOW）、词向量模型和主题模型，目前比较常见是前两种，各种机器学习框架都有相应的word2vec的机制和支持模型，比如gensim和Scikit-learn（

一马平川的大草原·2023-12-03 05:10

如何基于OpenCV和Sklearn库开展数据降维

大家在做数据分析或者机器学习应用过程中，不可避免的需要对数据进行降维操作，好多垂直行业业务中经常出现数据量少但维度巨大的情况。数据降维的目的是为了剔除不相关或冗余特征，使得数据易用，去除无用数据，实现数据可视化，提高模型精确度，减少运行成本，减少特征个数并关注本质特征，确保数据特征属性间相互独立。1.数据降维的主要方法数据降维主要有线性和非线性方法，线性方法有PCA、ICA、LDA、LFA、LPP

一马平川的大草原·2023-12-03 05:37

算法工程师面试八股（搜广推方向）

偏差与方差LayerNormalization和BatchNormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDTXGBoost二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

【python入门机器学习】随机森林

代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.ma

敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:56

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的python程序代码的逐行解释，看完你也会写！！

一、本文的原始代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimportskfuzzyasfuzzimportmatplotlibmatplotlib.use

小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:11

人工智能学习4(特征选择)

PyCharm有些编译工具在绘图的时候不需要写plt.show()或者是print就可以显示绘图结果或者是显示打印结果，pycharm需要（matplotlib.pyplot）文章目录编译工具：PyCharm特征选择嵌入法特征选择练习

yyuanse·2023-12-02 15:10

如何将x和y利用torch转换成小批量数据，打乱数据、标准化或者归一化？

下面是一个示例：fromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromsklearn.preprocessingimportStan

高山莫衣·2023-12-02 12:29

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