监督学习算法随机森林(RF)随机森林算法，是bagging集成学习方式中的一种最具有特色的机器学习方法。它是以决策树为基本分类器，如果为分类问题，则最终采用投票法来决定类别；若为回归问题，则采用平均值的方法决定最终预测值。决策树算法带有剪枝过程，但RF算法没有此步骤。根据回归问题和分类问题，sklearn将RF算法分为：分类RF和回归RF。主要是依据样本特征而确定。可以直接利用RF进行多分类问题。
下面是学习了莫烦大佬 sklearn 教程的笔记，是供我自己查阅的，不是很详细，介意的勿看~ 莫烦大佬的教程链接在最后一点学习资料里面。 这是目录一、下载与安装二、选择合适的机器学习方法三、通用的学习模式四、sklearn 的 datasets 数据库五、常用属性和功能六、预处理数据七、交叉验证八、保存模型九、学习资料 一、下载与安装使用命令：pip install -U scikit-learn
sklearn.utils.as_float_arrayn = np.zeros((3, 2), dtype="int64")
print(type(n[0][0])) #<class 'numpy.int64'>
m = sklearn.utils.as_float_array(n)
print(type(m[0][0])) #<class 'num
目录介绍KNN实战加载模块读取数据训练、测试数据分割关键环节：训练+预测sklearn官方代码实例KNN实现预测 介绍首先上链接 https://www.sklearncn.cn/scikit-learn是基于Python语言的机器学习库，具有：简单高效的数据分析工具 可在多种环境中重复使用 建立在Numpy，Scipy以及matplotlib等数据科学库之上 开源且可商用的-基于BSD许可这里
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2023-10-19 07:22:43
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## sklearn深度学习
深度学习是机器学习领域中最引人注目的发展之一。它是一种模仿人脑神经网络的算法，通过多层次的神经元网络来解决复杂的任务。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。而scikit-learn（简称sklearn）作为Python中最流行的机器学习库之一，也提供了深度学习的功能。
### 什么是深度学习
深度学习是一种层次化的机器学习方法，它通
原创
2023-07-20 04:35:21
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sklearn作为Python的强大机器学习包，model_selection模块是其重要的一个模块： 1.model_selection.cross_validation: （1）分数，和交叉验证分数众所周知，每一个模型会得出一个score方法用于裁决模型在新的数据上拟合的质量。其值越大越好。from sklearn import datasets, svm
di
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2023-09-16 11:56:35
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接前面 回过头来看这张图，什么是机器学习？就是将训练数据集喂给机器学习算法，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果。而对于kNN来说，算法的模型其实就是自身的训练数据集，所以可以说kNN是一个不需要训练过程的算法。k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法为
线性回归思想通过学习，找到属性的线性组合来预测输出标记。损失函数一般采用均方误差作为损失函数：优化方法梯度下降法（不满秩情况使用，收敛较慢，有可能求得局部最小值）正规方程求解-最小二乘法（需要X是满秩的，即样本数大于特征数）形式一般线性回归岭回归（Ridge）:防止过拟合，损失函数加入正则化项，L2范数lasso：加入正则化项，L1范数ElasticNet：L1和L2范数混合评价LR.score(
## TrainingOptions 是深度学习吗？
在深度学习领域中，训练一个模型是非常重要的步骤。而在 MATLAB 中，可以使用 `trainingOptions` 对象来配置训练过程中的各种选项。但是，这个 `trainingOptions` 到底是不是深度学习呢？我们来深入探讨一下。
### 什么是 TrainingOptions？
`trainingOptions` 是 MATL
# LSTM是深度学习吗？
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你解释LSTM是否属于深度学习，并指导你如何实现这一问题。
## 流程
首先，让我们来看一下整个问题的解决流程：
```mermaid
pie
title LSTM是深度学习吗？
"A: LSTM介绍" : 30
"B: 深度学习概念" : 20
"C: LSTM与深度学习关系" : 50
```
## 每一步的具体操作
#
作为机器学习入门库，scikit-learn简单易上手，而且功能比较齐全，能够实现分类、回归、聚类、降维等操作。下面就该库的学习做一下简单记录。一、了解skleran这里别人写的很清楚，可以参考学习下，链接：与sklearn里面包含了强大的数据资源与API处理函数，详细可查看官网：二、使用sklearn  
skorch是一个兼容scikit-learn的神经网络库，较好的包装了PyTorch使深度学习和机器学习能够更好的结合，同时skorch可以支持我们用非常低的代码量处理较为复杂的神经网络和深度学习任务，本系列教程将由浅入深的全方位介绍这一深度学习【神库】。skorch基本介绍skorch的目标之一是使PyTorch与sklearn的【联合使用】成为可能。这是通过提供一个具有sklearn接口的P
SKlearn学习笔记——神经网络概述1 打开深度学习的大门:神经网络概述1.1 打开深度学习的大门1.2 神经网络的基本原理1.3 sklearn中的神经网络2 neural_network.MLPClassifier2.1 隐藏层与神经元:重要参数hidden_layer_sizes2.2 激活函数:重要参数activation2.3 反向传播与梯度下降 前言： scikit-learn，又
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2023-09-25 03:17:06
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# 复杂网络是深度学习吗？
在计算机科学和人工智能领域，复杂网络和深度学习是两个热门的研究方向。虽然它们有一些相似之处，但实际上是不同的概念。本文将介绍复杂网络和深度学习的基本概念，并通过代码示例进一步说明它们的差异。
## 1. 复杂网络
复杂网络是由大量节点和连接构成的网络结构。在复杂网络中，节点代表实体（如人、物体、概念等），连接代表节点之间的关系或交互。复杂网络具有以下特点：
1.
原创
2023-09-09 10:57:53
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文章目录1. 概述1.1 集成算法的概述1.2 sklearn中的集成算法2. RandomForestClassfier2.1 重要参数2.1.1 控制基评估器的参数2.1.2 n_estimators2.1.3 random_state2.1.4 bootstrap & oob_score2.2 重要属性接口3. RandomForestRegressor4. 调参5. 在乳腺癌数据
### 深度学习是有偏估计吗
深度学习是一种机器学习算法，它模仿人类大脑的结构和功能，通过多层神经网络来处理复杂的数据。深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了令人瞩目的成就。然而，近年来，一些研究表明深度学习可能存在有偏估计的问题。
所谓有偏估计，指的是由于数据集的不均衡或采样方法的问题，导致模型对某些类别的预测结果有较大的误差。这种偏差可能会对模型的性能和可靠性造成严重影响
原创
2023-09-15 04:43:05
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随着计算机技术以及电子技术的迅猛发展，图像作为人类感知世界的最主要来源，是人类获取、表达和传递信息的重要手段，使用计算机进行图像处理的数字图像处理技术迅速发展。OpenCV 开源计算机视觉库成为了在图像处理和计算机视觉方面的热门技术。OpenCV 具备强大的图像和矩阵运算能力。其丰富的函数处理功能，可以大大减少开发者的工作量，有效提高开发效率和程序运行的可靠性 。因此，OpenCV 广泛用于图像和
# 遗传算法与深度学习的关系
在人工智能领域，遗传算法和深度学习都是重要的技术。然而，它们在概念、实现及应用上存在显著差异。本文将帮助你理解遗传算法和深度学习之间的关系，并引导你实现一个简单的遗传算法示例。
## 遗传算法简介
遗传算法源于自然选择的原理，主要用于解决优化问题。它通过模仿自然界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进解。关键步骤如下：
| 步骤 |
# 深度学习tensor是网络参数吗
## 引言
深度学习中的tensor是指多维数组，是神经网络中的核心数据结构。在深度学习中，tensor不仅仅是网络的输入和输出，还可以作为网络的参数。本文将介绍深度学习中tensor作为网络参数的实现方法。
## 实现步骤
下面是实现深度学习中tensor作为网络参数的流程：
| 步骤 | 描述 |
|----|------|
| 1 | 定义网络结构
原创
2023-07-18 08:55:26
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基于小波包的图像压缩及matlab实现 摘要：小波包分析理论作为新的时频分析工具，在信号分析和处理中得到了很好的应用，它在信号处理、模式识别、图像分析、数据压缩、语音识别与合成等等许多方面都取得了很有意义的研究成果。平面图像可以看成是二维信号，因此，小波包分析很自然地应用到了图像处理领域，如在图像的压缩编码、图像消噪、图像增强以及图像融合等方面都很好的应用。本文将对小波包分析在图像处理中的应用作以
