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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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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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(
前面已经简单介绍了交叉验证，这次主要说明sklearn中关于CV的相关实现。 先说一个sklearn中的很好用的功能：对一个数据集进行随机划分，分别作为训练集和测试集。使用的是cross_validation.train_test_split函数，使用示例如下：
1 实现CV最简单的方法是cross_validation.cross_val_score函数，该函
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
Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一. Sklearn 包含了很多种机器学习的方式:
Classification 分类
Regression 回归
Clustering 非监督分类
Dimensionality reduction 数据降维
Model Selection 模型选择
Preprocessing 数据预处理
我们
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  
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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由于疫情学校还不让回去，只能在家对着这台笔记本折腾，搭建环境就要了我半条命，虽然网上有好多傻瓜级教程，也覆盖不了每个人会遇到的各种各样的情况，小白有许多问号，或许是很简单的问题，可没人指导就是弱小无助又委屈。回顾一下这曲折坎坷的经历。我为了学python直接下载了python3.8，用它自带的IDLE跑了一些简单的实验熟悉语法，后来想着要用正规一点的吧，考虑自己以前就有VisualStudio20
python调用sklearn库BP机器学习基于小样本进行痘痘预测尝试背景：MLPClassifier() BP处理过程：数据集证明下痘痘数据的真实性（自己每天记录），还是有点正态分布特征：数据标准化：Excel标准化：python的StandardScaler()标准化：代码时刻：运行结果：结论： 背景：MLPClassifier() BP这个暑假有幸接触到Anaconda，甚至不知道具体怎么念
### 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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背景对于任意一个场景，获取到的信号都是经过噪声污染过的，一些简单的加性噪声可以通过统计的特性进行滤除，而对于一些乘性的噪声，只能通过滤波进行滤除。在信号处理中，信号滤波会广泛使用。在做研究分析信号的特征时，直接读取到数据，然后分析特征；但是，要想解决实际场景中的问题，就需要一些工程化的思想，因为数据是实时产生的数据流，而滤波也需要实时计算。举个栗子:有一个5秒钟的音频信号，采样频率44100hz，
滑动窗口聚合分析
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化
Python扩展包1、NumPyNumPy提供了多种python本身不支持的多种集合，有list、ndarray和ufunc。list更加灵活的数组，支持多维，数据可不同型，存储数量远大于array。array只支持同型数据，空间有限。ndarray多维数组类，方便操纵多维数组，数据必须同型，操纵高效。ufunc对数组进行高效处理的函数。主要用于高维数组的访问，底层使用c/c++实现。1.1 构造
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2023-09-05 09:58:21
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# 深度学习与PyTorch：快速入门和实例
随着人工智能技术的快速发展，深度学习成为了这个领域的核心。PyTorch作为一种深受欢迎的深度学习框架，以其灵活性和易用性赢得了广大研究者和开发者的喜爱。本文将介绍PyTorch的基本概念，并提供简单的代码示例，帮助读者快速上手。
## 什么是PyTorch？
PyTorch是一个开放源代码的机器学习框架，最初由Facebook的人工智能研究小组
