scikit-learn

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

如果您正在使用 scikit-learn 1.3.X 版本，在使用 f1_score() 或 classification_report() 函数时，如果参数设置为 zero_division1.0 或 zero_divisionnp.nan，那么函数的输出结果可能会出错。错误的范围可能高达 100%，具体取决于数…

第二章：25+ Python 数据操作教程（第二十二节如何从 R 调用或运行 python）持续更新

本文介绍了如何从 R 调用或运行 python。这两种工具都有自己的优点和缺点。使用这两个工具中最好的包和功能并将其组合起来总是一个好主意。在数据科学领域，这些工具在使用方面拥有良好的市场份额。R 主要以数据分析、统计建模和可视化而闻名。而Python在深度学习和自然语言处…

决策树之scikit-learn

实例 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree import matplotlib.pyplot as plt# Load iris dataset iris load_iris() X, y iris.data, iris.target# Fit the classifier clf tree.DecisionTreeClassifier() clf clf.fit(X, y)# Plot the deci…

Hyperopt：分布式异步超参数优化(Distributed Asynchronous Hyperparameter Optimization)

1、概述在深度学习的训练模型过程中，参数的优化是一个比较繁琐的过程，一般使用网格搜索Grid search与人工搜索Manual search，所以这个参数优化有时候看起来就像太上老君炼丹，是一个有点玄的东西。那有没有一种可以自动去调优的…

python中sklearn库在数据预处理中的详细用法，及5个常用的Scikit-learn（通常简称为 sklearn）程序代码示例

文章目录前言1. 数据清洗：使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler 和 MinMaxScaler 进行数据规范化。2. 缺失值处理：使用 sklearn.impute 中的 SimpleImputer 来填充缺失值。3. 数据编码：使用 sklearn.preprocessing 中的 OneHotEn…

[Python] scikit-learn中数据集模块介绍和使用案例

sklearn.datasets模块介绍在scikit-learn中，可以使用sklearn.datasets模块中的函数来构建数据集。这个模块提供了用于加载和生成数据集的函数。 API Reference — scikit-learn 1.4.0 documentation 以下是一些常用的sklearn.datasets模块中的函数 load_iris() …

第二章：25+ Python 数据操作教程（第二十六节利用 PYTHON Numpy 创建数组到数学和统计计算）持续更新

Numpy 是 Python 中最常用的模块之一，它用于各种任务，从创建数组到数学和统计计算。Numpy 还为 Python 编程带来了效率。在使用 numpy 时，您可能会遇到此错误，TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars它是经常出现的错误之一，有时解决它会成为一…

Python3数据科学包系列(三):数据分析实战

Python3中类的高级语法及实战 Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案 Python3数据科学包系列(一):数据分析实战 Python3数据科学包系列(二):数据分析实战一: 数据分析与挖掘认知升维我们知道在数据分析与数据挖掘中,数据…

【无标题】AttributeError: module ‘gradio‘ has no attribute ‘outputs‘

问题描述 AttributeError: module gradio has no attribute outputs 不知道作者用的是哪个gradio版本，最新的版本报错AttributeError: module gradio has no attribute outputs ， 换一个老一点的版本会报错AttributeError: module gradio has no attribu…

StratifiedKFold 函数介绍

目录 1、定义 2、具体步骤 3、主要优点 4、示例代码 1、定义 StratifiedKFold 是一种交叉验证方法，用于在机器学习任务中对数据集进行划分。它是对KFold方法的改进，特别适用于样本不平衡的情况。在 StratifiedKFold 中，数据集被划分为k…

第二章：25+ Python 数据操作教程（第二十四节在 R 和 Python 中翻译网页抓取）持续更新

假设您需要在用 R 和 Python 翻译网页后从网站上抓取数据。在谷歌浏览器中，有一个选项（或功能）可以翻译任何外语。如果您是英语使用者并且不懂任何其他外语，并且您想要从没有将语言转换为英语的选项的网站中提取数据，那么本文将帮助您如何执行网页翻译。什么是硒？您可…

数据科学：Scipy、Scikit-Learn笔记

数据科学：Numpy、Pandas笔记数据科学：Matplotlib、Seaborn笔记数据科学：Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scipy、Scikit-Learn Scipystats Scikit-Learn参考 Scipy 模块作用scipy.cluster矢量量化/Kmeansscipy.constants物理和数学…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之前言与第一章：机器学习概览

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。目录前言第一章机器学习概览1 什么是机器学习2 为什么…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第三章：分类

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

Python数据分析：scikit-learn基础（二）

Python数据分析：scikit-learn基础（二） 使用scikit-learn流程准备数据集数据处理数据集格式二维数组，形状（n_samples,n_features)使用np.reshape()转换数据集形状特征工程特征提取特征归一化(normalization)………

如何把Magento网站快速变成一个安卓版的app？

最近，做项目就遇到这个问题，咱们将Magento网站套壳变成一个安卓版的app，一般需要进行以下步骤： 确定需要展示哪些功能：首先需要确定将哪些功能展示在app中，这个需要根据网站的实际情况来确定，可…

scikit-learn机器学习算法封装

K近邻算法 K-最近邻（KNN）是一种有监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。它基于一个非常简单的想法，数据点的值由它周围的数据点决定。考虑的数据点数量由k值确定。因此，k值是算法的核心。我们现在已经知道。…

Scikit-Learn线性回归(六)

Scikit-Learn线性回归六：套索回归 1、Lasso回归（套索回归）2、Lasso回归的解2.1、坐标轴下降法2.2、最小角回归法2.3、Lasso回归解（L1正则化）的几何意义3、Scikit-Learn Lasso回归（套索回归）3.1、Scikit-Learn Lasso回归API3.2、Scikit-Learn Lasso回归初体验1、Lasso回归…

scikit-learn中OneHotEncoder用法

One-Hot编码，又称为一位有效编码，是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值，然后，每个整数值被表示为二进制向量，将整数索引标记为1，其余都标为0。 OneHotEncoder()常用参数解释 …

6.1 使用scikit-learn构建模型

6.1 使用scikit-learn构建模型 6.1.1 使用sklearn转换器处理数据6.1.2 将数据集划分为训练集和测试集6.1.3 使用sklearn转换器进行数据预处理与降维1、数据预处理2、PCA降维算法代码 scikit-learn（简称sklearn）库整合了多种机器学习算法，可以…

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

当您看到本文标题时，不禁感叹，总算是到了训练模型这一节了。是啊，在之前的文章中，我们对数据进行了探索，以及对一个训练集和一个测试集进行了采样，也编写了一个预处理管道来自动清理，准备您的数…

基于tensorflow CNN的花卉识别系统

项目介绍： 本项目是一个基于深度学习技术的花卉识别系统。用户可以上传一张花卉图片，系统通过使用卷积神经网络（CNN）模型，自动识别出该花卉的品种。系统采用 Python 编程语言和 TensorFlow 框架进行开发，前…

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第八节 - Python 运算符—Python 中的三元运算符）

在本文中，您将学习如何在 Python 中使用三元运算符。Python 中的三元运算符只是编写 if 和 if...else 语句的一种更短的方式。我们将看到它的语法以及一些实际示例。目录 Python 三元运算符及其优点 Python中三元运算符的语法

你的librosa和scikit-learn打架了吗？

被这个问题困扰好久！！！！！！！！！！！！！！ 我的原来版本librosa0.7.1 和 scikit-learn1.3.1 一直拆了按，按…

前 53个 Python 面试问题和答案（2023 年最新）

以 Python 开发人员的身份进入这些公司和组织，您需要掌握一些重要的Python 面试问题，以破解他们的 Python 在线评估轮和 Python 面试轮。我们准备了50 个最热门的 Python 面试问题列表以及面试中的高手答案。

开放式耳机哪个好、百元开放式耳机推荐品牌

开放式耳机以其独特的设计和出色的性能优势，成为许多音乐爱好者的首选。与传统的入耳式耳机相比，开放式耳机给用户带来更加舒适的佩戴体验。无需插入耳道，避免了长时间佩戴带来的不适感，让你可以尽情享受音乐而不受干扰。此外&…

文本批量处理，一键转换HTML文件编码，释放您的繁琐工作！

亲爱的用户，您是否曾经为需要手动转换HTML文件编码而耗费大量时间和精力而感到困扰？现在，我们为您提供了一款强大的文本批量处理工具！让您一键将HTML文件编码进行转换，轻松释放您的繁琐工作！ 首先&#xf…

新的一天加油

新的一天开始了

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（Wine Recognition dataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、…

Scikit-Learn 高级教程——自定义评估器

Python Scikit-Learn 高级教程：自定义评估器 Scikit-Learn 提供了许多内置的评估器（Estimator）来进行机器学习任务，但在某些情况下，我们可能需要自定义评估器以满足特定需求。本篇博客将深入介绍如何在 Scikit-Learn …

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第四章：训练模型

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之附录B：机器学习项目清单

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。目录机器学习项目清单1 架构问题，关注蓝图…

第五章：最新版零基础学习 PYTHON 教程—Python 字符串操作指南（第七节 - Python 中使用 % 进行字符串格式化）

在Python中，可以通过不同的方法来实现对字符串所需的格式化。他们之中有一些是; 1) 使用 % 2) 使用 {} 3)使用模板字符串本文讨论使用 % 进行格式化。使用 % 的格式类似于 C 编程语言中的“printf”。%d – 整数 %f – 浮点数 %s – 字符串 %x – 十六进制 %o – 八进制下面的…

使用scikit-learn和pandas学习线性回归

对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据，定义问题没有数据，当然没法研究机器学习啦。这里我们用…

机器学习框架教程：介绍一些流行的机器学习框架（如Scikit-learn、XGBoost等）

一、引言机器学习框架的意义与作用随着人工智能的发展，机器学习已经成为一种重要的技术手段，解决了许多实际问题。在实际应用中，数据科学家需要花费大量时间和精力进行数据预处理、特征工程、模型训练、评估以及优化等任务。为了降低这些…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第二章：端到端的机器学习项目

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

【Python学习】Python学习10-列表

目录【Python学习】Python学习10-列表前言创建语法访问列表中的值更新和删除列表元素操作列表列表截取Python列表函数&方法参考文章所属专区 Python学习前言本章节主要说明Python的列表List。创建语法创建一个列表通过方括号和逗号分割创建，列表数据…

第2篇机器学习基础 —（3）机器学习库之Scikit-Learn

前言：Hello大家好，我是小哥谈。Scikit-Learn（简称Sklearn）是Python 的第三方模块，它是机器学习领域当中知名的Python 模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regressi…

【机器学习】【期末复习】有关机器学习的简答题可供期末复习参考

本文为学校课程《机器学习》中老师给出的一些有关机器学习的简答题的详细解答，可供复习参考，基本答案全是正确的。目录什么是判别式模型和生成式模型，并且举例说明各自包含哪些典型的机器学习模型？L1 和 L2 的正则化的区别数据归…

scikit-learn 分类 KNeighborsClassifier

一、参数表：class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors5, weights’uniform’, algorithm’auto’, leaf_size30, p2, metric’minkowski’, metric_paramsNone, n_jobs1, **kwargs)二、这是文档中关于参数的解释：Parameters:n_neighbor…

GridSearchCV 工具介绍

目录 1、定义 2、工作流程 3、示例代码 4、总结 1、定义 GridSearchCV 是一个用于超参数调优的工具，它在给定的参数网格中执行交叉验证，以确定最佳的参数组合。通过穷举搜索（exhaustive search）来寻找最佳参数，即…

PYTHON快捷键合集！学会让你成为大一最靓的仔

前言大家好，我是艾登，一个始于JAVA终于PYTHON的老程序员，学习代码固然重要，但是在职场上能够知道打代码的各种快捷键的手法能够让你事半功倍，现在就由我来向大家介绍一下python各种快捷键的用法。如果觉得对你有帮助…

机器学习——决策树（三）

【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、案例一决策树用于是否赖床问题。采用决策树进行分类，要经过数据采集、特征向量化、模型训练和决策树可视化4个步骤。赖床数据链接：https://pan…

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

咱们将在这篇文章中使用更复杂的机器学习算法。随机森林基本定义随机森林(Random Forest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemble learning)的一种。它是通过构建多个决策树（即森林）来进行预测和分类的。随机森林的主要特点是采用了…

哪款运动耳机好用、舒服的运动耳机推荐

如今，运动耳机已成为备受热捧的运动潮流单品，消费者对耳机的需求非常多元化。一款出色的运动耳机不仅要满足基本的运动需求，还需要具备丰富的功能，这直接决定了耳机的附加价值。接下来，我将向大家推荐5款佩戴舒适、牢固…

基于随机森林算法的房价模型预测研究

基于随机森林算法的房价模型预测研究摘要：本研究利用波士顿郊区房价的信息，并构建了全面的数据集。采用随机森林算法构建了房价预测模型，通过构建模型，并使用Grid Search进行超参数调整及交叉验证对模型进行优化，提高该模型房地产市场的房价预测准确性。研究对象为波士顿…

机械学习 - scikit-learn - 数据预处理 - 2

目录关于 scikit-learn 实现规范化的方法详解一、fit_transform 方法1. 最大最小归一化手动化与自动化代码对比演示 1：2. 均值归一化手动化代码演示：3. 小数定标归一化手动化代码演示：4. 零-均值标准化(均值移除)手动与自动化代码演示&#x…

【python】scikit-learn包：模型评估与优化

模型构建的目的首先明确，模型拟合的目的： 不是对训练数据进行准确预测，而是对新数据进行准确预测欠拟合与过拟合欠拟合：可以通过训练数据及时发现，且可通过优化模型结果解决过拟合：难以发觉&#x…

Educational Codeforces Round 135 (Rated for Div. 2)C. Digital Logarithm（思维）

文章目录题目链接题意题解代码题目链接 C. Digital Logarithm 题意给两个长度位 n n n的数组 a a a、 b b b，一个操作 f f f 定义操作 f f f为， a [ i ] f ( a [ i ] ) a [ i ] a[i]f(a[i])a[i] a[i]f(a[i])a[i]的位数求最少多少次操作可以使 …

算法实战应用案例精讲-『机器学习』scikit-learn 工具库应用详解

目录机器学习库Scikit-learn库使用 SKLearn入门与简单应用案例引言 1.SKLearn是什么 2.安装SKLearn 3.SKLea

Python3 交叉编译 numpy pandas scipy scikit-learn

1. 概述由于需要将Python3.7 和一些软件包交叉编译到 armv7 平台硬件，如果是arm64位的系统，很多包都有预编译好的版本，可直接下载。本文主要在基于 crossenv(https://github.com/benfogle/crossenv)环境下交叉编译。 2. 编译环境搭建创建…

Scikit-Learn知多少

Scikit-Learn（也称为sklearn）是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，用于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等。以下是一些关于Scikit-Learn的简要介绍：简单易用：Scikit-Learn提供了一致和简单的API，使得用户可以轻松地使…

Python机器学习库scikit-learn在Anaconda中的配置

本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言scikit-learn模块的方法。 scikit-learn库（简称sklearn）是一个基于Python语言的机器学习库，提供了各种机器学习算法和相关工具，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理…

伦敦数据科学与Scikit-learn：一次探索与实践的旅程

1.题目 Data Science London正在举办一场关于Scikit-learn的聚会。这个比赛是尝试、分享和创建 sklearn 分类能力示例的练习场（如果这变成了有用的东西，我们可以跟进回归或更复杂的分类问题）。Scikit-learn（sklearn）…

机器学习基本模型与算法在线实验闯关

机器学习基本模型与算法在线实验闯关文章目录机器学习基本模型与算法在线实验闯关一、缺失值填充二、数据标准化三、支持向量机分类模型及其应用四、逻辑回归模型及其应用五、神经网络分类模型及其应用六、线性回归模型及其应用七、神经网络回归模型及其应用八、支持向量机回…

探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器

机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking 随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应…

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第十一节 - Python 运算符—Python 中的any与all）

Any 和 All 是 python 中提供的两个内置函数，用于连续的与/或。Any如果任何一项为 True，则返回 true。如果为空或全部为 false，则返回 False。Any 可以被认为是对所提供的可迭代对象进行 OR 操作的序列。它会短路执行，即一旦知道结果就停止执行。句法： any(iterable) 函…

classification_report

文章目录 classification_report混淆矩阵精确率(精准率)，召回率，F1值精确率召回率F1值精确率、召回率和F1值的应用参考文献 classification_report 假设使用sklearn.metrics.classification_report生成的分类图像如下图所示： 列名&#xf…

Scikit-Learn 和深度学习怎么选择

大家好，今天我们要聊聊一个机器学习的话题：Scikit-Learn 和深度学习，到底哪一个更适合解决你的问题？我们先来看看这两种技术的异同点，然后再讲讲如何在实际问题中做出选择。 1. Scikit-Learn 与深度学习：谁…

Scikit-Learn中的特征选择和特征提取详解

概要机器学习在现代技术中扮演着越来越重要的角色。不论是在商业界还是科学领域，机器学习都被广泛地应用。在机器学习的过程中，我们需要从原始数据中提取出有用的特征，以便训练出好的模型。但是，如何选择最佳的特征是一个关键问…

2023下半年的总结

我从八月下旬开始写的，到现在差不多有半年了，总结一下吧！ 1.计算机视觉在计算机视觉方面，想必两个有名的深度学习框架（TensorFlow和PyTorch）大家都很清楚吧，以及OpenCV库。对于人脸识别&…

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第五节 - Python 运算符—Python 中的赋值运算符）

运算符用于对值和变量执行操作。这些是执行算术、逻辑、按位计算的特殊符号。运算符运算的值称为操作数。目录（1) 赋值：该运算符用于将表达式右侧的值赋给左侧操作数。 Python3

政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}

这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！ 模型验证评估您的模型性能，以便测试和比较其他选择。在上一篇中，您已经…

Python3数据科学包系列(二):数据分析实战

Python3中类的高级语法及实战 Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案 Python3数据科学包系列(一):数据分析实战 Python3数据科学包系列(二):数据分析实战一：通过read_table函数读取数据创建(DataFrame)数据框 #…

机器学习算法实战（scikit-learn版本）---线性回归

目录文章目标： 1，导入库 2，导入数据集 3，缩放/归一化训练数据 4,创建并拟合回归模型 5,查看参数 6,预测 7，可视化有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包，叫做[scikit-learn](https://scik…

人工智能学习与实训笔记（十五）：Scikit-learn库的基础与使用

人工智能专栏文章汇总：人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录一、介绍 1. 1 Scikit-learn的发展历程及定义 1.2 理解算法包、算法库及算法框架之间的区别和联系二、Scikit-learn官网结构三、安装与设置 3.1 Python环境的安装与配置 3.2 Scikit-lea…

Scikit-Learn线性回归(二)

Scikit-Learn线性回归二：多项式回归 1、多项式回归2、多项式回归的原理3、Scikit-Learn多项式回归3.1、Scikit-Learn多项式回归API1、多项式回归本文接上篇：Scikit-Learn线性回归(一) 上篇中，我们详细介绍了线性回归的概念、原理和推导，以及通过由浅入深的案例，详解了Sc…

Scikit-LLM：一款大模型与 scikit-learn 完美结合的工具！

Scikit-LLM 是文本分析领域的一项重大变革，它将像 ChatGPT 这样强大的语言模型与 scikit-learn 相结合，提供了一套无与伦比的工具包，用于理解和分析文本。有了 scikit-LLM，你可以发现各种类型的文本数据中的隐藏模式、情感和上下…

[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

什么是线性回归和逻辑回归？ 线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。线性回归的目标是找到一条直线（或超平面），使得预测值与观…

开放式耳机百元价位怎么选、公认最好的百元开放式耳机

开放式耳机采用挂耳式的佩戴方式，不需封闭耳道，这一创新设计允许我们欣赏音乐的同时保持对周围环境的感知，从而在户外运动、通勤或其他活动中提供更安全的体验。而且，在预算有限的情况下，我们可以在百元价位范围内找到…

数据集的特征提取

1、特征提取 1.1、将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍） 2 特征提取API sklear…

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了大量的机器学习算法和工具，使得机器学习任务更加便捷和高效。其中一个非常常用的函数是accuracy_score，用于计算分类器的准确率。本文将介绍accuracy_score函数的具体功能、函数原…

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降 1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.3、梯度下降法求解线性回归案例（波士顿房价预测）3、Scikit-Learn…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第十三章：卷积神经网络

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第十一章：训练深度神经网络

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

AI应用开发-python实现redis数据存储

AI应用开发相关目录本专栏包括AI应用开发相关内容分享，包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧适用于具备一定算法及Python使用基础的人群 AI应用开发流程概…

Acwing第 141 场周赛

A题签到模拟即可 B题单独考虑每一个a[i]，如果i要是答案需要指针移动多少次，然后算完，排个序，指针移动最少的就是答案。 #include <bits/stdc.h> #define int long long #define rep(i,a,b) for(int i (a); i < (…

机器学习实战之用 Scikit-Learn 正则化方法解决过拟合详解

你是不是在模型训练中遇到过这样的问题：在训练集上表现得极好，但在测试集上效果不佳？这就是过拟合的问题。过拟合是模型在训练过程中学到了数据的“噪声”而非规律，导致在未知数据上表现不佳。那么怎么解决这个问题呢&#xff1…

大型语言模型与Scikit-learn：Scikit-LLM全面指南

大型语言模型与Scikit-learn：Scikit-LLM综合指南摘要 Scikit-LLM是一个将大型语言模型（LLM）如OpenAI的GPT-3.5与广泛使用的Scikit-learn框架相结合的Python包，为文本数据分析提供了无与伦比的强大工具。本文将详细介绍Scikit-L…

机器学习实战之模型的解释性：Scikit-Learn的SHAP和LIME库

概要机器学习模型的“黑箱”困境机器学习模型的崛起让我们惊叹不已！不论是预测房价、识别图片中的猫狗，还是推荐给你喜欢的音乐，这些模型都表现得非常出色。但是，有没有想过，这些模型到底是如何做出这些决策的呢&a…

[Python] 什么是网格搜索以及scikit-learn中GridSearch类的介绍和使用案例？

什么是网格搜索？ 网格搜索是一种参数调优的方法，它可以帮助找到最佳的模型参数。在网格搜索中，我们先指定参数的候选值范围，然后枚举所有可能的参数组合，计算每个模型的性能指标（比如准确率、精确率等&…

深入理解Python中的面向对象编程（OOP）【第129篇—Scikit-learn的入门】

深入理解Python中的面向对象编程（OOP） 在Python编程领域中，面向对象编程（Object-Oriented Programming，简称OOP）是一种强大而灵活的编程范式，它允许开发者以对象为中心组织代码，使得…

机器学习--归一化处理

归一化归一化的目的归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度 θ \theta θ 参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。这就好比社会主义，一小部分人先富裕起来了，先富带后富&#xff0c…

如何利用Linux服务器，自建云盘系统

自己造轮子，是每个技术人的初心。自建云盘存储系统需要实现的功能比较复杂，需要涉及到前后端开发、数据库设计、文件上传和下载、安全性和备份等方面。以下是一个简单的示例代码实现过程，供参考： 安装必要的软件和服务在Li…

第二章：25+ Python 数据操作教程（第二十五节用 PYTHON 和 R 制作祝福圣诞节）持续更新

这篇文章献给所有 Python 和 R 编程爱好者...通过以下程序在同行中炫耀您的知识。作为一名数据科学专业人士，您希望自己的愿望在圣诞节前夕变得特别。如果您观察代码，您还可以学到 1-2 个技巧，您可以在以后的日常任务中使用这些技巧。方法 1：运行以下程序，看看我的意思 R…

sklearnex | scikit-learn-intelex

ModuleNotFoundError: No module named sklearnex 1.介绍这是一个面向 Scikit-learn 的英特尔扩展包，是加速 Scikit-learn 应用的无缝方式官方doc：scikit-learn-intelex PyPI github 2.安装 pip install scikit-learn-intelex co…

特征缩放和转换以及自定义Transformers（Machine Learning 研习之九）

特征缩放和转换您需要应用于数据的最重要的转换之一是功能扩展。除了少数例外，机器学习算法在输入数值属性具有非常不同的尺度时表现不佳。住房数据就是这种情况:房间总数约为6至39320间，而收入中位数仅为0至15间。如果没有任何缩放，大多数…

【机器学习】scikit-learn机器学习中随机数种子的应用与重现

随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样一、随机数种子基础应用在python中简单运用随机数种子 import random random.seed(1) a random.sample(range(0,100),10) random.seed(2) b random.…

【Python学习】Python学习22- CGI编程

目录【Python学习】Python学习22- CGI编程前言CGI工作流程Web 服务器支持及配置Http头部参考文章所属专区 Python学习前言本章节主要说明Python的CGI接口 CGI 目前由 NCSA 维护，NCSA 定义 CGI 如下： CGI(Common Gateway Interface)，通…

[概念区分] 正则表达式与正则化

正则表达式与正则化机器学习在计算机科学和数据处理领域，关于“正则”的两个术语：正则表达式和正则化，虽然它们在名称上非常相似，但实际上它们是完全不同的概念。正则表达式也被称为 regex，是一种强大的工具&…

骨传导运动耳机哪款好、骨传导运动耳机最好的品牌

如今随着科技的发展，蓝牙耳机越来越受欢迎，这进一步推动了运动耳机的发展。无线蓝牙耳机与播放器分隔带来的好处是减少了耳机线带来的困扰。然而，并非所有的蓝牙耳机都适合运动，只有经过专门设计和调节的耳机才能在运动过程中不成…

一元线性回归（自写梯度下降法与scikit-learn）

目录梯度下降法-一元线性回归一元线性回归-scikit-learn方式实现梯度下降法-一元线性回归我自己在网上找的视频课程，里面是通过自写代码来实现梯度下降法&

YOLO v9训练自己数据集

原以为RT-DETR可以真的干翻YOLO家族，结果，！！！！ 究竟能否让卷积神经网络重获新生？ 1.数据准备代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov9 不能科学上网的评论区留言数据集…

纽约时报起诉OpenAI和微软将决定未来LLM的发展

《纽约时报》诉OpenAI和微软案对未来LLM发展的重大影响案件背景《纽约时报》(NYT)近期对OpenAI和微软提起诉讼，指控OpenAI未经授权使用其受版权保护的内容来训练其AI模型，包括ChatGPT。NYT声称，OpenAI使用了数百万篇其文章，这…

【理解机器学习算法】之岭回归Ridge - L2 Rgularization

Ridge 回归（Ridge Regression）也称作岭回归或脊回归，是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法。在多元线性回归中，如果数据集中的特征（自变量）高度相关，也就是说存在共线性(Multicollinea…

【零基础入门学习Python---Python中机器学习和人工智能之快速入门实践】

🚀 零基础入门学习Python🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持，因为它具有很高的价值，算法就是这样✨ 🌲 作者简介：硕风和炜…

使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索

scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数: 如何包装 P…

一键式AI智能剪辑，轻松处理视频，释放无限创意！“

想象一下，您可以在几秒钟内完成一个复杂的视频剪辑，而无需投入大量的时间和精力。现在，这个梦想已经成为现实！我们的新一代AI智能剪辑技术，将使视频处理变得轻松无压力。第一步：首先进入好简单批量智剪主…

使用Python的Scikit-Learn进行决策树建模和可视化：以隐形眼镜数据集为例

决策树是一种强大的机器学习算法，它在数据挖掘和模式识别中被广泛应用。决策树模型可以帮助我们理解数据中的模式和规则，并做出预测。在本文中，我们将介绍如何使用Python的Scikit-Learn库构建决策树模型，并使用Graphviz进行可视化…

极简sklearn上手教程，快速体验特性

文章目录极简sklearn上手教程，快速体验特性1. **环境搭建与安装**2. **用户指南：监督学习模块 - 线性模型**3. **模型评估与选择 - 超参数调优**4. **数据预处理与转换 - 标准化**5. **统计检验与依赖分析 - 部分依赖图**6. **大规模计算与性能优化 - 并…

掌握未来技术：一站式深度学习学习平台体验！

介绍：深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的分析和学习能力，通过构建和训练多层神经网络来学习数据的内在规律和表示层次。深度学习的核心在于能够自动学习数据中的高层次特征，而无需人工进行复杂的特征工程。这种方法在图…

第一章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第一节 - 简介）

Python是一种广泛使用的通用高级编程语言。它由 Guido van Rossum 于 1991 年创建，并由 Python 软件基金会进一步开发。它的设计重点是代码的可读性，其语法允许程序员用更少的代码行表达他们的概念。 Python 是一种编程语言，可让您快速工作并更有效地集成系统。 Python 有…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第八章：降维

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

Python数据分析：scikit-learn基础（一）

Python数据分析：scikit-learn基础（一） 基本步骤： 加载示例数据集 digits 在训练集上训练模型 SVM模型LR模型.fit() 训练模型在测试集上测试模型 .predict() 进行预测保存模型 pickle.dumps() 加载模型预测加载示例数据集…

如何给Magento网站开启Memcached缓存，提高用户访问速度呢？

Magento是一个流行的电子商务平台，可以通过启用Memcached缓存来提高网站的性能和用户体验。下面是启用Memcached缓存的步骤： 安装Memcached 在Linux系统上可以通过包管理器安装，例如在Ubuntu系统上可以使用以下命令： sql sudo…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第五章：支持向量机

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

机器学习实战之模型的解释性：Scikit-Learn的SHAP和LIME库详解

引言：机器学习模型的“黑箱”困境机器学习模型的崛起让我们惊叹不已！不论是预测房价、识别图片中的猫狗，还是推荐给你喜欢的音乐，这些模型都表现得非常出色。但是，有没有想过，这些模型到底是如何做出这些决…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第六章：决策树

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

吴恩达机器学习-未分级实验:使用ScikitLearn进行逻辑回归（Logistic Regression using Scikit-Learn）

文章目录目标数据集拟合模型作出预测计算的准确性目标在本实验中，你将:使用scikit-learn训练逻辑回归模型。数据集让我们从之前的数据集开始。 import numpy as npX np.array([[0.5, 1.5], [1,1], [1.5, 0.5], [3, 0.5], [2, 2], [1, 2.5]]) y np.array(…

Py之scikit-learn-extra：scikit-learn-extra的简介、安装、案例应用之详细攻略

Py之scikit-learn-extra：scikit-learn-extra的简介、安装、案例应用之详细攻略目录 scikit-learn-extra的简介 scikit-learn-extra的安装 scikit-learn-extra的案例应用 1、使用 scikit-learn-extra 中的 IsolationForest 模型进行异常检测 scikit-learn-extra…

机器学习12（Scikit-Learn）

目录简介Scikit-Learn概念LinearRegression实用函数超参数参数求解方法常用功能数据集读取标准化与归一化标准化归一化逻辑回归评估器机器学习流简介前面我们通过算法理论手动实现的方式，深入了解了机器学习的基本原理这种方式不仅深化了对基础原理的理解&#…

Scikit-learn聚类方法代码批注及相关练习

一、代码批注代码来自：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-dbscan-py import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.datasets …

数据集特征预处理

1、什么是特征预处理 1.1、什么是特征预处理 scikit-learn的解释 provides several common utility functions and transformer classes to change raw feature vectors into a representation that is more suitable for the downstream estimators. 翻译过来：通…

为机器学习算法准备数据（Machine Learning 研习之八）

本文还是同样建立在前两篇的基础之上的！ 属性组合实验希望前面的部分能让您了解探索数据并获得洞察力的几种方法。您发现了一些数据怪癖，您可能希望在将数据提供给机器学习算法之前对其进行清理，并且发现了属性之间有趣的相关性&#xff0c…

机器学习高维数据可视化：t-SNE 降维算法

✅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&…

第七章：最新版零基础学习 PYTHON 教程—Python 列表（第二节 -Python 创建具有给定范围的数字列表）

目录使用循环的朴素方法使用列表理解使用 Python range() 使用迭代工具：使用 numpy.arange()

scikit-learn和tensorflow的区别

1、功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两…

机器学习6scikit-learn中的scaler

文章目录一、scikit-learn中的scaler对测试数据集如何归一化？测试数据是模拟真实环境：综上二、演示一、scikit-learn中的scaler 对测试数据集如何归一化？ 测试数据集不能跟训练数据集归一化一样，应该把测试数据集与训练数据集归…

scikit-learn之kmeans应用及问题

scikit-learn之kmeans应用及问题最近在实习的时候用到了kmeans做个聚类，采用了sklearn框架，平时在学校数据集规模一般都比较小，搬搬砖一切都ok，但是在工业界碰到大数据量的时候（还没有到用hdfs存的地步，数据…

机器学习——数据清洗

【说明】文章内容来自《机器学习入门——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。 1、数据清洗简介在处理数据之前，需要进行数据质量分析，了解数据的功能和作用，检查原始数据中是否存在脏数据。脏数据一般是指不符合…

数据集-特征降维

1、降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数相关特征(correlated feature) 相对湿度与降雨量之间的相关等等正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果…

Apriori介绍及代码批注

一、Apriori原理解析 1. 概述关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接体现出来。以超市的销售数据为例，当存在很多商品时，可能的商品组合数量…

2022数学建模国赛C题官网展示论文C155论文复现

2022数学建模国赛C题C155论文复现 1.内容比对2.第一问第二小问复现代码2.1 页表合并2.2 数据的正态性检验2.2.1数据的正态性检验效果图 2.3不满足正态性，进行中心化对数比变换2.3.1 核心步骤-inf用0值替换2.3.2中心化对数比变换效果图 2.4描述性统计2.5 箱线图绘制 …

df：根据公共列合并两个df

import pandas as pddf1 pd.DataFrame({id: [A, B, C, D],age: [1, 2, 3, 4]})# df1为：id age 0 A 1 1 B 2 2 C 3 3 D 4df2 pd.DataFrame({id: [B, D, E, F],CRP: [5, 6, 7, 8]})# df2为：id CRP 0 B 5 1 D 6 2 E 7 3 F…

sklearn教程：boston波士顿房价数据集

文章目录数据集介绍导入库划分训练集测试集导入DataFrame创建学习模型 KNN Linear DecisionTree SVR训练模型预测数据绘图可视化数据标准化模型训练和预测数据集介绍 Boston数据集是一个经典的回归分析数据集，包含了美国波士顿地区的房价数据以及相关的属性信息。该数据集共…

深度学习中安装了包但是依然导入(import)失败这一问题，例如pytorch环境下已经安装了scikit-learn但是import不了

在跑深度学习模型的时候我们要先搭建pytorch环境，这个环境跟windows环境是不同的，我们默认在windows中安装的包在当前的虚拟环境中读取不到，所以导致我们明明安装了包但是依然在实际的导入中(import)报错。解决办法就是我们去虚拟环境中安装包…

pandas教程：2012 Federal Election Commission Database 2012联邦选举委员会数据库

文章目录 14.5 2012 Federal Election Commission Database（2012联邦选举委员会数据库）1 Donation Statistics by Occupation and Employer（按职业与雇主划分的捐赠数据）2 Bucketing Donation Amounts（桶捐赠额&#x…

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。欠拟合指的是模型在训练和预测表现都不好&…

Python数据科学：Scikit-Learn机器学习

4.1Scikit-Learn机器学习 Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据 def skLearn():scikit Learn基本介绍:return:import seaborn as sns#导入Iris数据集#注：一般网络访问不了iris sns.load_dataset(iris)ir…

Scikit-Learn线性回归(五)

Scikit-Learn线性回归五：岭回归与Lasso回归 1、误差与模型复杂度2、正则化3、Scikit-Learn岭（Ridge）回归4、Scikit-Learn Lasso回归 1、误差与模型复杂度在第二篇文章 Scikit-Learn线性回归(二) 中，我们已经给出了过拟合与模型泛…

如何在spark中使用scikit-learn和tensorflow等第三方python包

目录 1 打包需要的python包2 修改spark配置文件 1 打包需要的python包首先我们用conda包管理工具对我们需要的python包进行虚拟环境创建： conda create -n python37 --copy -y -q python3.7 --prefix /your/workspace/path scikit-learn tensorflow下面是对每个参…

Python 数组操作指南：使用示例和方法解析

什么是 Python 数组？数组是一种基本数据结构，也是大多数编程语言的重要组成部分。在 Python 中，它们是能够同时存储多个项目的容器。具体来说，它们是元素的有序集合，每个值都具有相同的数据类型。这是关于 Python 数组需要记住的最重要的事情 - 它们只能保存相同类型的多…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第九章：运行TensorFlow

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

Scikit-Learn 中级教程——模型融合

Python Scikit-Learn 中级教程：模型融合模型融合是一种通过结合多个独立模型的预测结果来提高整体性能的技术。在本篇博客中，我们将深入介绍模型融合的常见方法，包括简单平均法、加权平均法和堆叠法，并使用代码进行详细说明。 …

1.关于scikit-learn简介

说明：这个sklearn系列的笔记，在我的分类scikit-learn里面，主要介绍常用的模型的参数，并且附带数据、案例、代码、结果。这个系列的笔记不会限于sklearn，还会包括一些时间序列（StatsModels）、词…

【TMT数据传不到MES中间库】-F18

MES中间库有张表：T_Z_ERPSCInfo TMT机台落纱后，会把落纱的数据传到T_Z_ERPSCInfo去。目前总是有几个机台（以F18举例），落纱了，数据没有过来。起初以为是没有访问权限的问题，在机台上telnet ip+端口，发现没问题。后来认为是数据库的账号有问题。 download了一份日…

第四章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第二节 - Python 数据类型—Python 字符串、列表、元组、迭代）

在在上一节文章中，我们了解了 Python 的基础知识。现在，我们继续了解更多 Python 概念。 Python 中的字符串：字符串是字符序列，可以是字母、数字和特殊字符的组合。在Python中可以使用单引号、双引号甚至三引号来声明它。这些引号不是字符串的一部分，它们仅定义字符串…

Scikit-Learn线性回归(三)

Scikit-Learn线性回归三：综合实践 1、线性回归理论回顾2、数据预处理与问题提出3、简单线性回归实践4、多项式回归实践5、多元线性回归实践 1、线性回归理论回顾在 Scikit-Learn线性回归(一) 和 Scikit-Learn线性回归(二) 中，我们详细介绍了线性回归的概…

“掌握高效图片管理：轻松成为图像处理达人！“

您是否曾经为找不到合适的图片而烦恼？或者因为无法批量处理图片而感到困扰？现在，我们为您带来了一款全新的图像管理工具，让您轻松实现批量图片处理，变身为图像管理达人！ 第一步，首先我们要进入首…

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。是用两个连续变量x,y的协方差除以x,y各自的标准差的乘积。皮尔森相关系数…

Optional lab: Linear Regression using Scikit-LearnⅠ

scikit-learn是一个开源的、可用于商业的机器学习工具包，此工具包包含本课程中需要使用的许多算法的实现 Goals In this lab you will utilize scikit-learn to implement linear regression using Gradient Descent Tools You will utilize functions from sci…

scikit-learn 中决策树模型-参数说明、注解

目录scikit-learn 中决策树算法类库介绍重要参数criterion 特征选择标准对于分类决策树：关于基尼指数对于回归决策树以 squared_error 为例splitter 特征划分点选择标准max_depth 最大深度max_features 划分时考虑的最大特征数min_samples_split 叶子节点允许拆分的…

scikit-learn线性模型之线性回归

scikit-learn线性模型之线性回归线性回归参考文献线性回归有监督学习中主要解决两个问题，一个是分类，另一个是回归。在回归问题中，我们需要利用我们已知的特征 x1,x2,...,xpx_1,x_2,...,x_px1,x2,...,xp 去预测我们的目标变量 yyy 。…

最适合运动的耳机类型是什么、最适合运动的耳机推荐

运动和音乐天生就是绝佳的组合，因此对于许多运动爱好者来说，耳机一直都是必备的装备。通过音乐，我们可以带着节奏感去探索世界，让我们的运动过程更加有动力。一款优秀的运动耳机需要具备舒适的佩戴感、稳固性和防水性能。作为一位…

机器学习基础13-基于集成算法优化模型（基于印第安糖尿病 Pima Indians数据集）

有时提升一个模型的准确度很困难。如果你曾纠结于类似的问题，那我相信你会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。这时你会觉得无助和困顿，这也是 90%的数据科学家开始放弃的时候。不过，这才是…

AI机器学习 | 基于librosa库和使用scikit-learn库中的分类器进行语音识别

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需 Spring Cloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html Python 实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html Logback 详解专栏：https:/…

用sklearn+opencv-python过简单的4位数字验证码

目录生成验证码图片用opencv-python处理图片制作训练数据集训练模型识别验证码总结与提高在本节我们将使用sklearn和opencv-python这两个库过掉简单的4位数字验证码，验证码风格如下所示。生成验证码图片要识别验证码，我们就需要大量验证…

基于大数据的空气质量预测和可视化分析

城市空气质量数据采集系统设计与实现 🏙️ 研究背景 🌬️ 城市化与环境挑战：随着城市化进程的加快，环境污染问题，尤其是空气质量问题，已成为公众关注的焦点。数据监测的重要性：城市空气质量数…

机器学习(十八)：Bagging和随机森林

全文共10000余字，预计阅读时间约30~40分钟 | 满满干货(附数据及代码)，建议收藏！ 本文目标：理解什么是集成学习，明确Bagging算法的过程，熟悉随机森林算法的原理及其在Sklearn中的各参数定义和使用方法代码…

机器学习基础11-算法比较（基于印第安糖尿病Pima Indians 数据集）

比较不同算法的准确度，选择合适的算法，在处理机器学习的问题时是非常重要的。本节将介绍一种模式，在scikit-learn中可以利用它比较不同的算法，并选择合适的算法。你可以将这种模式作为自己的模板，来处理机器学习的问题…

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。 1、简介损失函数(loss function)又称为误差函数(error function)，是衡量模型好坏的标准，用于估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个…

机器学习快速入门教程 Scikit-Learn实现

机器学习是什么？机器学习是一帮计算机科学家想让计算机像人一样思考所研发出来的计算机理论。他们曾经说过,人和计算机其实本没有差别,同样都是一大批互相连接的信息传递和存储元素所组成的系统。所以有了这样的想法,加上他们得天独厚的数学功底,机器学习的前身也就孕育而生…

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

什么是无监督学习？ 无监督学习是机器学习中的一种方法，其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中，算法不依赖于任何先验的标签信息，而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。无监督学习…

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第七章：集成学习和随机森林

《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、训练集与测试集数据四、创建模型4.1 有监督学习评估器4.1.1 线性回归4.1.2 支持向量机(SVM)4.1.3 朴素贝叶斯4.1.4 KNN 4.2 无监督学习评估器4.2.1 主成分分析(PCA)4.2.2 K Means 五、模型拟合5.1 有监督学习5.2 无监督学习六…

异常检测入门：使用Python和Scikit-learn实现基于Isolation Forest的异常检测

文章标题：异常检测入门：使用Python和Scikit-learn实现基于Isolation Forest的异常检测简介异常检测是机器学习中的一个重要领域，它涉及识别数据集中的异常或异常模式。Isolation Forest是一种常用的异常检测算法，它基于随机森…

收支明细管理实操：如何准确记录并修改收支明细？

宣传软文： 在日常生活中，收支明细的管理至关重要，无论是个人还是企业。准确的记录不仅能有效管理财务，还能提供清晰的依据以供分析和决策。但在实际操作中，可能出现记录错误的情况。本文将详细介绍如何记录和修改收支明…

scikit-learn线性回归法进行利润预测

大家好，生成式人工智能无疑是一个改变游戏规则的技术，但对于大多数商业问题来说，回归和分类等传统的机器学习模型仍然是首选。私募股权或风险投资这样的投资者利用机器学习，首先必须了解关注的数据以及它是如何被使用的。投资公…

Scikit-Learn快速生成分类数据集

假如你学习了新的分类算法并想进一步探索研究、尝试不同的超参数评估模型性能，但问题是你找不到好的数据集用于实验。幸运的是Scikit-Learn 提供的 make_classification() 方法可以创建不同类型的数据集，它可以生成不同类型的数据集：二分类、…

【Python】从入门到上头—Python基础（2）

文章目录一.基础语法1.编码2.标识符3.保留字4.注释5.行与缩进6.多行语句7.数字(Number)类型8.字符串(String)9.空行10.等待用户输入11.同一行显示多条语句12.多个语句构成代码组13.print 输出14.import 与 from...import 二.基本数据类型1.变量和赋值2.多个变量赋值3.标准数据…

交叉验证以及scikit-learn实现

交叉验证交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。主要有三种方式： 简单交叉验证（HoldOut检验）、k折交叉验证（k-fold交叉验证）、自助法。本文仅针对k折交叉验证做详细解…

使用Scikit-Learn实现多标签分类，助力机器学习

大家好，在机器学习任务中，分类是一种监督学习方法，用于根据输入数据预测标签。例如，我们想要根据历史特征预测某人是否对销售优惠感兴趣，通过使用可用的训练数据训练机器学习模型，可以对输入数据执行分类任…

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第六节 - Python 运算符—Python 中的赋值运算符）

运算符用于对值和变量执行操作。这些是执行算术、逻辑、按位计算的特殊符号。运算符运算的值称为操作数。目录（1) 赋值：该运算符用于将表达式右侧的值赋给左侧操作数。 Python3

搭建一个简单的网络结构（Pytorch实现二分类）

搭建一个简单的网络结构（Pytorch实现二分类） 搭建一个神经网络并进行训练的话，大致需要分为三步： 第一步是数据的处理，将数据整理成输入网络结构中合适的格式第二步是网络的搭建，包括每层网络的结构和前向…

传奇黑客斯诺登，现状如何了？

曾经曝光米国棱镜计划的英雄斯诺登，现在怎么样了？ 要说老米最恨的人有哪些，那斯诺登肯定榜上有名。斯诺登曾经是一名军人，退伍后在中情局负责维持网络安全，在得知老米的棱镜计划之后，出于人道主义&#xff…

scikit-learn文档中的数据生成器

目录 1. make_classification: 2. make_regression: 3. make_blobs: 4. make_moons: 5.make_circles 6. make_sparse_coded_signal: 1. make_classification: 这是一个用于生成复杂二维数据的函数，通常用于可视化分类器的学习过程或者测试机器学习算法的性能…

数据预处理：离散化

离散化 1、离散化概述2、特征二值化3、K-bins离散化 1、离散化概述离散化（也称量化或分箱）是一种数据预处理技术，用于将连续的数值型的数据转换为离散的分类的标签。某些具有连续特征的数据集可能会从离散化中受益，因为离散化可以…

如何微调甜甜圈模型——使用示例

Python 中的 Donut 模型可用于从给定图像中提取文本。这在各种场景中都很有用，例如扫描收据。您可以轻松地。但与人工智能模型一样，您应该根据您的特定需求微调模型。我编写本教程是因为我没有找到任何资源来准确展示如何使用我的数据集微调 Donut 模型。因此，我必须从其…

scikit-learn实现近邻算法分类的示例

scikit-learn库 scikit-learn已经封装好很多数据挖掘的算法现介绍数据挖掘框架的搭建方法转换器（Transformer）用于数据预处理，数据转换流水线（Pipeline）组合数据挖掘流程，方便再次使用（封装…

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘scipy‘

问题描述 ModuleNotFoundError: No module named ‘scipy‘ 解决方法 pip install scipy 或 conda install scipy 完结撒花我很不认可你的观点，但我不会反驳，因为我的修养在拉着我

Python 数据分析入门教程：Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn详解

文章目录 Python数据分析入门教程Numpy库Pandas库Matplotlib绘图Scikit-Learn机器学习 NumPy数组与运算NumPy数组对象数组创建函数数组运算数组索引数组操作总结总结python精品专栏推荐python基础知识（0基础入门）python爬虫知识 Python数据分析入门教程…

Scikit-learn 数据挖掘和数据分析工具的使用指南

Scikit-learn是Python中一款非常强大且广泛使用的数据挖掘和数据分析工具。它为数据挖掘和数据分析任务提供了简单高效的接口，涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择等多个方面。以下是一份详细的使用指南，帮助用户更好地理解和使用Scikit-learn。一…

掌握机器学习新星：使用Python和Scikit-Learn进行图像识别

正文： 随着智能手机和社交媒体的普及，图像数据的生成速度比以往任何时候都快。为了自动化处理这些数据，我们需要强大的图像识别系统。机器学习提供了一种有效的方法来识别和分类图像中的对象。Scikit-Learn是一个流行的Python库，它…

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-Learn K均值聚类 1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-Learn K均值聚类2.1、Scikit-Learn K均值聚类API2.2、K均值聚类初体验2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类 K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-M…

波士顿房价预测案例（python scikit-learn）---多元线性回归(多角度实验分析)

波士顿房价预测案例（python scikit-learn）—多元线性回归(多角度实验分析) 这次实验，我们主要从以下几个方面介绍： 一、相关框架介绍二、数据集介绍三、实验结果-优化算法对比实验，数据标准化对比实验&#xff0…

金融数据_Scikit-Learn决策树(DecisionTreeClassifier)实例

金融数据_Scikit-Learn决策树(DecisionTreeClassifier)实例逻辑回归: 逻辑回归常被用于二分类问题, 比如涨跌预测。你可以将涨跌标记为类别, 然后使用逻辑回归进行训练。决策树和随机森林: 决策树和随机森林是用于分类问题的强大模型。它们能够处理非线性关系, 并且对于特征…

机器学习：scikit-learn库的主要组件

scikit-learn（sklearn）是一个用于机器学习的Python库，它提供了广泛的算法和工具，用于数据预处理、模型构建、模型评估、模型选择等。scikit-learn的设计遵循一致的API原则，使得使用不同的模型和算法变得简单且直观。以…

AI应用实战2：使用scikit-learn进行回归任务实战

代码仓库在gitlab，本博客对应于02文件夹。 1.问题分析在此篇博客中我们来对回归任务进行实战演练，背景是直播带货平台的业绩预测。第一步，就是分析问题。问题痛点： 在直播带货平台上，由于市场环境多变、用户行为复…

【机器学习】决策树原理及scikit-learn使用

文章目录决策树详解ID3 算法C4.5算法CART 算法 scikit-learn使用分类树剪枝参数重要属性和接口回归树重要参数，属性及接口交叉验证代码示例一维回归的图像绘制决策树详解决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，…

LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别

LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV 是 scikit-learn 库中用于逻辑回归的两个类，它们之间的区别如下。 1、LogisticRegression LogisticRegression 是用于二分类或多分类问题的逻辑回归模型。可以使用不同的优化算法（如拟牛顿法、坐标下降法&…

Scikit-learn强化学习代码批注及相关练习

一、游戏介绍木棒每保持平衡1个时间步，就得到1分。每一场游戏的最高得分为200分每一场游戏的结束条件为木棒倾斜角度大于41.8或者已经达到200分。最终获胜条件为最近100场游戏的平均得分高于195。代码中env.step（），的返回值就分…

Scikit-Learn逻辑回归

Scikit-Learn逻辑回归 1、逻辑回归概述1.1、逻辑回归1.2、逻辑回归的优缺点1.3、逻辑回归与线性回归 2、逻辑回归的原理2.1、逻辑回归的概念与原理2.2、逻辑回归的损失函数 3、 1、逻辑回归概述 1.1、逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二…

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。 scikit-learn 提供了一个强大的 Pipeline 类来帮助我们将所有的数据预处理步骤和训练模型的步骤串起来。就像流水线一样…

用scikit-learn进行LDA降维

用scikit-learn进行LDA降维 1. 对scikit-learn中LDA类概述在scikit-learn中， LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis。那既可以用于分类又可以用于降维。当然，应用场景最多的还是降维。和PCA类似，LDA降维基本也…

Scikit-learn (sklearn)速通 -【莫凡Python学习笔记】

视频教程链接：【莫烦Python】Scikit-learn (sklearn) 优雅地学会机器学习视频教程代码 scikit-learn官网莫烦官网学习链接本人matplotlib、numpy、pandas笔记 1 为什么学习 Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一. Sk…

一键批量删除文件名中的空格，轻松整理您的文件

随着数字化时代的到来，我们的电脑里积攒了越来越多的文件，但是随之而来的问题是，文件名中的空格可能会导致一些不便和混乱。为了解决这一问题，我们开发了一款便捷实用的工具，可以一键批量删除文件名中的空格&#xff0…

scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（Grid Search）自动化的方法来搜索最佳参数组合

前言在机器学习中，调参是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。然而，手动调参是一项繁琐且耗时的工作，因此，我们需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。在这方面…

pandas教程：Introduction to scikit-learn scikit-learn简介

文章目录 13.4 Introduction to scikit-learn（scikit-learn简介） 13.4 Introduction to scikit-learn（scikit-learn简介） scikit-learn是一个被广泛使用的python机器学习工具包。里面包含了很多监督式学习和非监督式学习的模型&a…

【Python原创毕设|课设】基于Python Flask 机器学习的全国+上海气象数据采集预测可视化系统-附下载链接以及详细论文报告，原创项目其他均为抄袭

基于Python Flask 机器学习的全国上海气象数据采集预测可视化系统一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、运行截图六、功能实现七、数据库设计八、源码获取一、项目简介在信息科技蓬勃发展的当代，我们推出了一款基于Python Flask的全国上海气象数…

《机器学习系统设计》之应用scikit-learn做文本分类（下）

前言： 本系列是在作者学习《机器学习系统设计》（[美] WilliRichert）过程中的思考与实践，全书通过Python从数据处理，到特征工程，再到模型选择，把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代…

安装sklearn包错误解决以及 scikit-learn简介

安装sklearn包错误解决以及 scikit-learn简介利用 pip install sklearn时出现错误 pip install sklearn Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ Collecting sklearnUsing cached https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/b9/0e/b2a4cfaa9e12b9ca4…

第五章：最新版零基础学习 PYTHON 教程—Python 字符串操作指南（第七节 - Python 中的字符串模板类）

在字符串模块中，模板类允许我们为输出规范创建简化的语法。该格式使用由 $ 和有效 Python 标识符（字母数字字符和下划线）组成的占位符名称。用大括号将占位符括起来，使其后面可以跟更多的字母数字字母，且中间不留空格。写入 $$ 会创建一个转义的 $。 Python 字符串模板：…

windows10下安装anaconda+虚拟环境(tensorflow/pytorch)

目录一、安装anaconda注：添加环境变量（按照上述安装可略过此步骤）二、安装虚拟环境1.创建并激活虚拟环境2.配代码环境3.安装tensorflow框架和pytorch框架1. tensorflow版本区别2.安装pytorch框架一、安装anaconda 下载 anaconda：…

Python机器学习：Scikit-learn入门指南

Python机器学习：Scikit-learn入门指南一、Scikit-learn简介1. Scikit-learn是什么2. Scikit-learn的优势及应用场景3. Scikit-learn的安装二、数据准备1. 数据特征2. 数据清洗3. 数据划分三、模型训练1. 模型选择2. 模型训练3. 模型评估四、机器学习算法1. 监督…

机器学习——特征预处理

【说明】文章内容来自《机器学习入门——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。特征预处理就是对数据进行集成、转换、规约等一系列处理，使之适合算法模型的过程。 sklearn提供了preprocessing模块，用于归一化、标准化、鲁棒化、…

使用 Python 快速开始机器学习

🔗 快速开始 PyTorch｜使用 Python 建立深度学习模型认识 PyTorch 1.1 Torch 与 PyTorch 1.2 安装 PyTorch 1.3 验证安装并查看 PyTorch 版本PyTorch 深度学习模型的建立范式 2.1 准备数据 2.2 定义模型 2.3 训练模型 2.4 评估模型 2.5 做出预测为预测任…

xgboost 和Scikit-learn 关系

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 是一个专门针对梯度提升机(Gradient Boosting Machines, GBM)设计的优化库，由陈天奇等人开发，以其速度和性能著称，尤其在大规模数据集和高维度特征空间上表现优秀。XGBoost不仅实现了传统的梯度提升决策…

Scikit-learn：全面概述

引言： 在机器学习领域，Python已经成为一种重要的编程语言，这得益于其简洁、多功能和丰富的库。在这些库中，Scikit-learn作为其中最受欢迎和强大的之一，脱颖而出。它提供了各种工具、算法和功能，使用户能够…

Scikit-learn降维与度量学习代码批注及相关练习

一、代码批注代码来自：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/decomposition/plot_pca_iris.html#sphx-glr-auto-examples-decomposition-plot-pca-iris-py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes…

Kaggle分类问题Titanic——Machine Learning from Disaster

目录前言1 题目介绍2 数据清洗3 数据可视化分析4 模型训练5 源码前言这是我在大三选修课的课程设计，内容参考了Kaggle上高赞的代码，有详细批注，整体比较基础，结构相对完整，便于初学者学习。这个是一个分类问题&am…

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm 环境Scikit-learnt 模块实现1. 数据预处理2. 客流预测3. 百度地图API调用4. GUI界面设计5. 路径规划6. 智能推荐系统测试1. 训练准确率2. 测试效果3. 程序应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 …

详解利用高斯混合模型拆解多模态分布 + 精美可视化

文章目录一、前言二、主要内容三、总结🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、前言本文旨在介绍如何利用高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，简称 GMMs）将一维多模态分布拆分为多个分布。作为统计 / / /机器学习领域常用的概率模型

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第十节 - Python 运算符—Python 中的运算符重载）

运算符重载意味着赋予超出其预定义操作含义的扩展含义。例如，运算符 + 用于添加两个整数以及连接两个字符串和合并两个列表。这是可以实现的，因为“+”运算符被 int 类和 str 类重载。您可能已经注意到，相同的内置运算符或函数对于不同类的对象显示不同的行为，这称为运算符…

图片批量编辑器，轻松拼接多张图片，创意无限！

你是否曾经遇到这样的问题：需要将多张图片拼接成一张完整的画面，却缺乏专业的图片编辑技能？现在，我们为你带来一款强大的图片批量编辑器——让你轻松实现多张图片拼接，创意无限！ 这款图片批量编辑器可以帮助…

scikit-learn实现线性回归

要学习scikit-learn,我们必须要到scikit-clearn的官网中去查看公式和原理 scikit-learn 官网 scikit-learn 中文社区进入官网一以后我们找到回归，然后再有监督学习中找到线性模型 scikit-learn实现简单的线性回归公式： L2范数是指向量中每个元素的平…

【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器

除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有2…

Scikit-Learn线性回归(一)

Scikit-Learn线性回归一 1、线性回归概述1.1、回归1.2、线性1.3、线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数3、Scikit-Learn线性回归3.1、Scikit-Learn库3.2、Scikit-Learn线性回归API3.3、Sci…

机器学习——线性模型

【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。线性模型是在实践中广泛应用的一种模型，它利用输入特征的线性函数进行预测。 1、线性回归简介在机器学习领域，常见的线性模型有线性回归、逻辑回归、岭…

机器学习笔记 - 使用VGG16深度学习模型进行图像相似度比较

一、简述 VGG16 是一个强大的预训练模型，可用于识别图像之间的相似性。通过使用该模型，我们可以从不同图像中提取高级特征并进行比较以识别相似性。该技术具有广泛的应用，从图像搜索和推荐系统到安全和监控。在本文中，将利用该模型来查找两个图像之间的相似性。 …

Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

Python Scikit-Learn 中级教程：网格搜索和交叉验证在机器学习中，选择合适的模型超参数是提高模型性能的关键一步。Scikit-Learn 提供了网格搜索（Grid Search）和交叉验证（Cross-Validation）等工具&#xf…

[Python] 什么是PCA降维技术以及scikit-learn中PCA类使用案例（图文教程，含详细代码）

什么是维度？ 对于Numpy中数组来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列…

Scikit-Learn 高级教程——高级模型

Python Scikit-Learn 高级教程：高级模型在机器学习中，选择合适的模型是至关重要的。本篇博客将深入介绍 Scikit-Learn 中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例，帮助你理解和应用…

吴恩达机器学习-可选实验:使用ScikitLearn进行线性回归（Linear Regression using Scikit-Learn）

文章目录实验一目标工具梯度下降加载数据集缩放/规范化训练数据创建并拟合回归模型查看参数作出预测绘制结果恭喜实验二目标工具线性回归，闭式解加载数据集创建并拟合模型查看参数作出预测第二个例子恭喜有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包，…

对模型性能进行评估（Machine Learning 研习十五）

在上一篇我们已然训练了一个用于对数字图像识别的模型，但我们目前还不知道该模型在识别数字图像效率如何？所以，本文将对该模型进行评估。使用交叉验证衡量准确性评估模型的一个好方法是使用交叉验证，让我们使用cross_val_score…

Scikit-Learn逻辑回归(二)

Scikit-Learn逻辑回归二：多项式与正则化 1、多项式回归回顾1.1、逻辑回归为什么要使用多项式1.2、多项式回归及原理 2、逻辑回归与多项式 1、多项式回归回顾本文接上篇：Scikit-Learn逻辑回归(一) 上篇中，我们详细介绍了逻辑回归的概念、原理…

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

Python Scikit-Learn 高级教程：高级特征工程特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。本篇博客将深入介绍在 Scikit-Learn 中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和…

我的机器学习起步如何Getting Started

学习技巧和原则先通过经典书籍进行科普知名机器学习网站根据书籍或网站的目录，先泛读、再选择有兴趣的部分重点精读、后至于反复读知行合一起步Getting Started 周志华版《机器学习》，又名西瓜书可以作为科普书籍，需要主动略过对于理论…

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