sklearn逻辑回归参数设置第42页

【网络】网络编程套接字（二）

1、服务端创建套接字并绑定TCP服务器在调用socket函数创建套接字时，参数设置如下：协议家族选择AF_INET，表示我们要进行的

看到我请叫我滚去学习Orz·2023-10-29 10:06

使用IO-Link进行智能化：LGM系列光栅

借助IO-Link技术，可通过PLC远程配置光栅，以便于设置和参数设置；设置这些传感器不需要复杂的单光束计算。LGM系列光栅既易于使用，也易于安装。

皆大欢喜198071·2023-10-29 10:32

实践：基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

spm=1001.2014.3001.55011.数据处理数据集介绍缺失值分析fromsklearn.datasetsimportload

熬夜患者·2023-10-29 10:53

数据科学系列：sklearn库主要模块功能简介

，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程（文末附链接）；后来，当接触了机器学习库sklearn

IT农民工1·2023-10-29 09:45

机器学习(一) —— 机器学习基础

特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林3.4逻辑回归四

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法（KNN算法）模型选择与调优facebook案例朴素贝叶斯算法20类新闻分类决策树决策树对鸢尾花数据分类泰坦尼克号乘客生存预测随机森林随机森林对泰坦尼克号乘客的

鼠小米·2023-10-29 09:40

机器学习的练功心法（三）——特征工程

文章目录致谢3特征工程3.1Sklearn工具及数据集3.2数据集3.3数据集的划分3.4特征工程介绍3.4.1为什么需要特征工程3.4.2什么是特征工程3.4.3特征提取3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2

ArimaMisaki·2023-10-29 09:40

Springboot实现定时发送邮件、附件实现代码

org.springframework.bootspring-boot-starter-mailcom.sun.mailjavax.mail其次编写application.properties文件进行邮箱信息配置，如添加如下内容：####邮件系统参数设置开始

我是个假程序员·2023-10-29 09:36

R数据分析：多分类逻辑回归

上篇文章给大家写了二分类逻辑回归，今天扩展到多分类：Multinomiallogisticregressionisusedtomodelnominaloutcomevariables,inwhichthelogoddsoftheoutcomesaremodeledasalinearcombinationofthepredictorvariables

Codewar·2023-10-29 07:20

Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介

Day4.jpg逻辑回归是什么？逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果（0或1）。一个简单的例子是某人在即将到来的选举中是否会投票。

海之瑶·2023-10-29 06:05

python的写入操作及写入缓存

最近在工作中遇到一个以前没注意的问题，卡了挺长时间没搞明白，这里记一下首先解释一下问题：由于需求，我需要先在文件中记录一行本次实验的参数设置也就是foo中第一次的写入操作，然后在同样参数下，依次记录十次实验结果

凌烟阁主5221·2023-10-29 00:56

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性逻辑模型2.1.导入必要模块2.2.数据准备2.3.构建模型2.4.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3)循环：Trainingloop-Forward=co

程旭员·2023-10-28 22:33

Altium Designer原理图编译参数设置

AltiumDesigner原理图编译参数设置序工程编译是用来检查用户的设计文件是否符合电气规则的重要手段，因此我们要利用软件的设置来查找出我们图纸里面的错误。

王不哭·2023-10-28 22:00

机器学习sklearn----用随机森林来填充缺失值

在sklearn中，我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松的将均值、中值或

iostreamzl·2023-10-28 17:26

python sklearn库中的缺失值填充

今天小萌新复习数据挖掘课程的知识点，当看到缺失值填充（imputationofmissingvalues）部分，被sklearn库中的transform函数搞晕了。

热爱搬砖的栗子同学·2023-10-28 17:18

西门子g120变频器接线图_西门子G120变频器参数设置，快速使用

2端子控制参数设置P10=1(参数设置结束后要设为0)P3=3(专家)P15=18(宏，可根据需要选择不同的宏控制方式)P1000=3(端子控制)P1070=1024(固定转速)P1300=0(V/F控制方式

weixin_39968655·2023-10-28 15:31

春秋云境CVE-2022-24663复现

24663wordpress插件PHPEverywhereRCE2.0.3以下利用春秋云境上的靶场访问页面wordpress的默认后台是wp-admin默认密码test/test提示任何订阅者都可以利用该漏洞发送带有“短代码”参数设置为

W.167·2023-10-28 11:57

竞赛选题深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

laafeer·2023-10-28 10:19

用TSNE实现特征降维可视化

效果代码实现背景用于深度学习里面的多分类,希望直观地观察到类间距离,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport

In.Z·2023-10-28 09:31

sklearn K-Means 算法的调用

本文介绍Python语言调用sklearn包中K-Means算法实现聚类的方法。

星海浮生·2023-10-28 04:49

机器学习-分类算法-模型选择与调优09

模型选择与调优交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

gemoumou·2023-10-28 02:58

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

机器学习框架sklearn之模型选择与调优

交叉验证将拿到的训练数据，分为训练和验证集。eg：将数据分成4份，其中一份作为验证集，然后经过4次（组）的测试，每次都更换不同的验证集，即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果，又称4折交叉验证。目的：为了让被评估的模型更加准确可信超参数搜索-网格搜索（GridSearch）通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如K-近邻算法中的K值），这种叫超参数，但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超

疯狂的小强呀·2023-10-28 02:54

机器学习：模型评估-sklearn中的评估函数

1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。

乐观的摸摸头2017·2023-10-28 02:12

sklearn中的模型评估-构建评估函数准确率评估

1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。

lusic01·2023-10-28 02:11

常用回归评价指标：均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差（MAPE）、绝对系数R2

喜欢的点个赞~代码importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics#定义MAPEdefmape(y_true,y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_pred-y_true

Dr.hao2021·2023-10-28 00:11

用 Spark-Scala 训练 LightGBM 模型

Spark-scala可以使用LightGBM模型，既可以进行分布式训练，也可以进行分布式预测，支持各种参数设置。支持模型保存，并且保存后的模型和Python等语言是可以相互调用的。

程序员的隐秘角落·2023-10-27 22:05

散点图绘制

importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDimportmatplotlib.pyplotasplt

Wenliam·2023-10-27 21:34

【机器学习可解释性】1.模型洞察的价值

此为第一部分，原文链接如果你是入门者，建议先看之前的文章《sklearn快速入门教程》和《机器学习中级教程》。引用格式的文字，非原文的内容，是我在学习过程中，加入一些体会和感想，与小伙伴

cndrip·2023-10-27 20:29

TNSE和PCA

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfromsklearn.decompositio

Dominiczz·2023-10-27 19:38

Spark 初探总结

ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归

shaun_x·2023-10-27 18:06

机器学习项目实战

Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1sklearn0.21

laufing·2023-10-27 18:22

机器学习之KNN学习曲线

实例判断约会匹配精准度1、并未进行标准化或者归一化importpandasaspdimportwarningswarnings.simplefilter("ignore")fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.prepro

qq_38404903·2023-10-27 17:37

机器学习之KNN交叉验证实例

实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea

qq_38404903·2023-10-27 17:37

KNN交叉验证

交叉验证实现思路：将训练数据平均分割成K个缝份使用一份数据作为验证数据，其余的作为训练数据计算验证准确率使用通的测试集，重复上述训练对准确率做平均，作为对未知数据预测准确率的估计需要引入的包：fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score

qq_38404903·2023-10-27 17:07

自监督学习模型发展综述：Inst Disc、Inva Sread、MOCO、SimCLR、BYOL

文章目录一、InstDisc研究意义价值个体判别（instancediscrimination）特点实现方法如何训练CNN大量负样本如何存储前向传播过程ProximalRegularization超参数设置二

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

Python使用compute_class_weight()函数处理数据不平衡

文章目录简介参数介绍使用示例具体计算过程简介compute_class_weight()函数是sklearn.utils.class_weight模块中的一个函数，用于计算不平衡数据集中每个类别的权重。

琼06·2023-10-27 11:35

Linux下的clock_gettime()获取系统时间跳变问题

可以根据需要，获取不同要求的精确时间，通过第一个参数设置。clk_id：检索和设置的clk_id指定的时钟时间。

u012903992·2023-10-27 09:56

支持向量机（SVM）

（2）SVM采用监督学习方式，对数据进行二分类（这点跟逻辑回归一样）。但是，S

轩儿毛肚·2023-10-27 09:04

KNN 和 SVM 图片分类任务代码及细节分享

以下是使用sklearn的KNeighborsClassifier进行图像分类的Python脚本：importosimportcv2importnumpyasnpimportloggingfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccu

：）�东东要拼命·2023-10-27 08:33

GWAS分析基本流程及分析思路

分析基本流程及分析思路数据预处理（DNAgenotyping、Qualitycontrol、Imputation）QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2.表型数据统计分析逻辑回归

ChrisJO·2023-10-27 08:40

模型保存和加载

1、sklearn模型的保存和加载APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载：estimator=joblib.load

靓仔写sql·2023-10-27 04:01

基于人工蜂鸟算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码

基于人工蜂鸟算法优化的BP神经网络（预测应用）-附代码文章目录基于人工蜂鸟算法优化的BP神经网络（预测应用）-附代码1.数据介绍2.人工蜂鸟优化BP神经网络2.1BP神经网络参数设置2.2人工蜂鸟算法应用

智能算法研学社（Jack旭）·2023-10-27 02:44

基于人工蜂鸟优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码

基于人工蜂鸟优化的BP神经网络（分类应用）-附代码文章目录基于人工蜂鸟优化的BP神经网络（分类应用）-附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.人工蜂鸟优化BP神经网络3.1BP神经网络参数设置

智能算法研学社（Jack旭）·2023-10-27 02:43

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

sklearn中也有一个自带的手写数字数据集：共包含1797个数据样本，每个样本描绘了一个88*像素的[0,9

码农充电站pro·2023-10-27 00:04

机器学习-监督学习之分类算法：K近邻法（K-Nearest Neighbor,KNN）

概述举个例子：K值选取距离计算曼哈顿距离，切比雪夫距离关系（相互转化）k-近邻(KNN)算法步骤相关代码实现简单实例：判断电影类别创建数据集数据可视化分类测试运行结果K值选取(iris鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn

小韭菜~·2023-10-26 23:47

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

IterativeDichotomiser）熵(entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree)基尼指数(Giniindex)训练过程剪枝sklearn

暴走小辉·2023-10-26 22:12

服务化-mysql-02 mysql日志系统

2.1.4如何解决crash-safe问题2.2binlogserver层归档日志2.3binlog和redolog的区别2.4两段式提交2.5mysql运行参数设置一、binlog日志

旧梦昂志·2023-10-26 21:04

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