判断是否幸福？ 首先导入相关包：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
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2024-06-07 18:02:08
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逻辑回归：可以做概率预测，也可用于分类，仅能用于线性问题。通过计算真实值与预测值的概率，然后变换成损失函数，求损失函数最小值来计算模型参数，从而得出模型。 sklearn.linear_model.LogisticRegression官方API：官方API：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_mo
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2024-10-12 20:43:53
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机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——datasets获得数据集载入sklearn中自带的datesets利用sklearn的函数生成数据应用示例利用sklearn中自带的datesets进行训练利用sklearn中生成的数据进行训练 在上一节课我们说到如何进行训练集和测试集的划分，在划分之前，还有一点很重要的是载入合适的数据集。 scikit-learn自带许多实用的数据集，用于测
【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preprocessing.s
Scikit-learn 库中没有直接提供标准 BP 算法的实现，但是我们可以通过 MLPRegressor 类来构建多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）模型，实现类似于标准 BP 算法的效果。MLPRegressor 是 Scikit-learn 库中用于实现多层感知机模型的类，它可以支持多种不同的激活函数和正则化方法，并提供了自动调参的功能。下面是一个使用 MLP
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2024-03-19 20:51:04
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前言：本节是java伪代码本章和第2章事务脚本示例相同，可以参考第2章。在本章示例中，与第2章事务脚本最大的不同在于，每个类都有行为和数据。即使最简单的收入确认类也有一个简单的方法。我们就从最简单的收入确认类RevenueRecognition开始：class RevenueRecognition {
...
成员变量略；
public RevenueRecognition
1、合并 你在一个分支上完成了一个新的功能之后，你像把那个新功能添加到主分支，以便其他的人都可以使用。你可以通过git merge或者git pull命令来实现。 这两个命令的语法是： git merge [head] git pull . [head] &nbs
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2024-09-27 19:04:27
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前言：数组可以简单的理解成是一个统一数据类型的集合，数组的数据类型都是一致的情况下。下标变量构成的有序排列（数据类型为variant时，可以存放不同数据类型）。数组和简单变量进行对比的话，可以用下面这个简单的例子进行理解。目录例子维度储存一维：多维：大小数组类型数组范围数据类型例子 假设公司有50名员工，那么就需要把这个50名员工的工资储存起来。如果用简单变
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2024-10-12 07:55:27
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KNN回归实验一、基础知识什么是回归： 回归实际上就是“最佳拟合”。根据已有的数据拟合出一条最佳的直线、曲线、超平面或函数等，用于预测其它数据的目标值。如已知一系列的点(x,y)，我们可能就可以拟合出一条最佳的直线y=kx+b。那么如果已知自变量x，要预测目标值y的话，就可以直接带入到该直线方程中求出y。回归的目的就是预测数值型的目标值分类与回归的区别： 分类是判断对应类别，而回归的输出是一个具体
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2024-02-27 09:59:30
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机器学习评估准则
roc曲线是机器学习中十分重要的一种学习器评估准则，在sklearn中有完整的实现，api函数为sklearn.metrics.roc_curve(params)函数。官方接口说明：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.htm
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2024-03-14 08:37:49
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有时候 代码提交变 mle了 思路正确但就是mle 很难找出 哪里出问题 周周的舟舟周周在玩游戏《明日方舟》的破解版《昨月圆车》。众所周知，在《昨月圆车》中，最强的干员是异客，他能降下强大的雷霆惩罚敌人。客门。 众所周知，人被雷劈就会死，《昨月圆车》有最真实的物理引擎，如果 A 被雷劈死了，那么他周围距离 #include<bits/s
本章的目的：1. 说明概率分布中随机变量的独立性如何用于紧凑地表示高纬度分布。2. 有向无圈图的建立。一．基本原理1. 前面提到了独立性和条件独立性，这张中首先是分布参数化，并利用独立性减少参数，简化分布。2. 独立性的运用——朴素贝叶斯模型（假设在某种条件下
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2024-09-10 07:27:45
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sklearn.neural_network.MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, ), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant', learning
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2024-08-23 13:27:18
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Sql 使用小结一、Sql语句的执行顺序（1）FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积（Cartesian product)(交叉联接），生成虚拟表VT1（2）ON：对VT1应用ON筛选器。只有那些使<join_condition>为真的行才被插入VT2。（3）OUTER(JOIN)：如 果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN 或(INNER JOIN),保留
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2024-07-16 17:50:02
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变量的基本知识总结一 .变量和类型 变量指的是程序运行时可变的量. 相当于开辟一块内存空间来保存一些数据. 类型则是对变量的种类进行了划分, 不同的类型的变量具有不同的特性. 1 冯诺依曼体系 2.整形变量(int) 2.1 JAVA 中的格式 int 变量名 = 初始值； 2.2 长度 四个字节长度，共32位，首位为符号位其长度为:-2^31 -> 2^31-1 2.3 使用以下代码查看
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2024-08-26 14:13:11
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scikit-learn的官网:https://scikit-learn.org/stable/index.html sklearn的基本建模流程： 1.实例化，建立评估模型对象(实例化时需要使用的参数) 2.通过模型接口训练模型(数据模型、数据接口) 3.通过模型接口提取需要的信息(数据模型、数据接口)1.概述1.1决策树是如何工作的 计算全部特征的不纯度指标——>选取不纯度指标最优的特征
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2024-09-07 17:09:06
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第一位
————山西大学教授梁吉业
大数据分析挖掘的多粒度方法
多粒度智能决策：
(1)多层次决策：对决策数据进行层次化建模或者运用现有决策模型对决策空间进行分层递阶的逼近。(2)多视角决策：通过多种策略获得决策问题的多个局部解，基于多粒度融算法获得可信的满意近似解（遍历性，传递性，近似性）。(3)最优粒度选择：从决策过程中构造的系列粒度中选择最佳粒度进行求解，进而高效获得决策问题的最优解。社交网
一、多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）1.1 多维特征（Multiple Features）目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征， 例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x 1 ,x 2 ,…,x n ）。 增添更多特征后，我们引入一系列新的注释： n 代表特征的数量 m 代表训练样
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2024-04-20 12:11:19
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1、线性回归问题 以房价预测为例，占地面积为变量x1，房屋年龄为变量x2，房屋价格为预测变量y。 为什么叫线性回归问题，因为目标函数是一个线性回归函数。什么是目标函数？ （1）、目标函数：目标函数是我们需要的最终结果，及最终
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2024-03-14 06:57:32
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2.4 Runner类介绍通过上面的实践，我们可以看到，在一个任务上应用机器学习方法的流程基本上包括：数据集构建、模型构建、损失函数定义、优化器、模型训练、模型评价、模型预测等环节。为了更方便地将上述环节规范化，我们将机器学习模型的基本要素封装成一个Runner类。除上述提到的要素外，再加上模型保存、模型加载等功能。Runner类的成员函数定义如下：__init__函数：实例化Runner类时默认
