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
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
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(
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
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。
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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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
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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accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)normalize：默认值为True，返回正确分
文章目录sklearnscikit-learn数据集`sklearn.datasets`：加载获取流行数据集`sklearn`大数据集`sklearn`数据集返回值介绍查看数据分布seaborn数据集划分api交叉验证概念目的api机器学习基本流程特征预处理归一化标准化 sklearnscikit-learn数据集sklearn.datasets：加载获取流行数据集datasets.load_*
sklearn数据集数据集划分sklearn机器学习算法的实现-估计器在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，分类器和回归器都属于estimator，是一类实现了算法的API1、用于分类的估计器：sklearn.neighbors k-近邻算法sklearn.naive_bayes 贝叶斯sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑
文章目录前言单输出分类问题KN分类器质心分类器NCA直接分类降维对比识别手写数字回归问题多输出人脸示例 前言由于项目需要使用近邻算法进行分类，便读了一些官方案例。单输出分类问题KN分类器scikit-learn实现了两个不同的最近邻分类器：KNeighborsClassifier基于实现学习RadiusNeighborsClassifier,在数据未被均匀采样的情况下，基于半径的邻居分类Radi
机器学习常用算法小结有监督有答案的商用最多的，主要是分类无监督没有答案半监督部分有答案使用有答案的数据进行训练模型，然后使用陌生数据进行验证过拟合和欠拟合过拟合：使用样本的特征过多，导致很多无用的特征被加入到计算中，导致模型泛化受到过多无用特征的影响，精度变得很低欠拟合：在选取特征时，选取的过于简单，主要的特征没有获取，导致模型在测试集上的表现很差kNNk近邻算法距离抽象的问题，采用欧式距离最近的
一、K邻近算法的基本概念 一个样本在特征空间中最邻近(距离)的K个样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。二、sklearn使用欧氏距离实现KNN算法 # 倒入sklearn库中的KNN算法类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 创建KNN算法实例并设置K值
KNN_classifier = KNeighb
sklearn快速入门教程 – 准备工作1. 前言sklearn全称 scikit-learn，它是一个集成了目前市面上最常用的机器学习模型的库，使用起来非常轻松简单，因此获得了广泛的应用。从官网显示数据来看，这个项目始于2007年，工具箱在2011年正式发布，并且在机器学习顶级杂志 Journal of Machine Learning Research 发表了对应的论文。能在JMLR上发文章就
回归树重要参数，属性和接口【1】criterion【2】交叉验证cross_val_score【3】实例：一维回归的图像绘制绘制图像 重要参数，属性和接口class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='mse'
,splitter="random"
常用算法在Sklearn中的关键参数详解聚类算法K-Means算法基于Sklearn中的参数from sklearn.cluster import KMeans
KMeans(n_clusters=8
, init='k-means++'
,n_init=10
,max_iter=300
, tol=0.0001
, preco
