welcome to my blog使用scikit-learn跑一个两年前的案例, 报错:cannot import nam
原创
2023-01-18 09:45:34
183阅读
## 从零开始学习如何使用 Scikit-learn 加载数字数据集
作为一名经验丰富的开发者，掌握数据集加载的方法对于进行机器学习领域的工作至关重要。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 Scikit-learn 中的 `load_digits` 函数来加载数字数据集。不用担心，我会一步步地带领你完成这个任务。
### 整体流程
首先，让我们看一下加载数字数据集的整体流程。以下表格展示了具体
原创
2024-05-16 11:03:42
141阅读
Kubernetes (K8s) 是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台，它提供了丰富的功能和工具来简化容器集群的管理，使开发者能够更轻松地构建和部署应用程序。其中一个重要的功能是通过命令行工具或API调用来创建、部署和管理容器化应用程序。
对于K8s的初学者来说，学习如何使用K8s的相关命令和工具可能会有一定的难度。在本文中，我将教你如何实现"from sklearn.data
原创
2024-05-16 11:04:14
94阅读
问题描述：使用sklearn.preprocessing包导入的Imputer不能正常加载pycharm报错如下：解决方案：最终在stackoverflow中看到，Imputer已经在当前的sklearn版本中移除了
原创
2023-01-04 18:05:20
367阅读
conda install -c anaconda scikit-learn ...
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2021-08-07 16:59:00
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# 使用朴素贝叶斯实现 MNIST 数据集分类
## 概述
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而强大的分类算法。它在处理文本分类时表现突出，并且可以用于图像分类任务，比如手写数字识别（MNIST 数据集）。在这篇文章中，我们将使用 PyTorch 和 Scikit-learn 来实现朴素贝叶斯分类器处理 MNIST 数据集的全过程。
下面是整个流程的概述：
|
如果不行就检查路径下的__init__.py文件。
原创
2022-11-26 07:56:31
104阅读
官方地址：点击打开链接形式：sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False)规则：利用梯形法则计算曲线下的面积(AUC)。Parameters:x : array, shape = [n]x 坐标y : array, shape = [n]y 坐标reorder : boolean, optional (defaul
原创
2023-07-04 11:42:33
349阅读
1. pairwise
from sklearm.metrics.pairwise import pairwise_distance
计算一个样本集内部样本之间的距离：
D = np.array([np.linalg.norm(r1-r2) for r1 in X] for r2 in X)
当然，不要重复制造轮子，sklearn 已为我们提供了实现好的接口：
D = pai
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2016-10-26 16:56:00
182阅读
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一、模块：Python（moudle）------Python文件，以.py 结尾二、import 语句用法：import 模块名作用：引入整个模块场景一：在A.py中引用B.py变量【A和B在同一级目录】举个栗子：目录结构如下目录: C:\Users\xxx\projects\PercalGame\PercalGameMode LastWriteTime Length Name---- ------------
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2021-07-22 09:19:47
938阅读
1. pairwise
from sklearm.metrics.pairwise import pairwise_distance
计算一个样本集内部样本之间的距离：
D = np.array([np.linalg.norm(r1-r2) for r1 in X] for r2 in X)
当然，不要重复制造轮子，sklearn 已为我们提供了实现好的接口：
D = pai
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2016-10-26 16:56:00
135阅读
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=
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2023-10-08 09:30:49
178阅读
注意多维数组 MAE 的计算方法 给出的是每列的 MAE 给出的是加了不同权重的每列的MAE
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2018-10-30 18:01:00
371阅读
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在python中导入模块绝对是我们最最常用的功能，基本每个py文件中都会有import或者是from import语句。可是，这两种导入方法有什么不同，又该怎么用呢？今天就好好来分析一下。先上他俩的定义：模块导入允许我们将一个个独立的程序功能分别实现然后组合成一个复杂的系统。主要有如下作用：代码重用：我们知道当一段代码需要用到两次的时候，我们就需要写一个函数了这是一个道理。避免变量名的冲突：每个模
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2023-08-18 17:51:19
237阅读
结果为：python b.py
in a
2
2
4如果将代码修改如下：#a.py
test = 2
print 'in a'
#b.py
import a
print a.test
a.test = 3
import c
print c.a.test
#c.py
import a
print a.test
a.test = 4
结果为：
python b.py
in a
2
3
4如果，我们把a
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2023-09-10 12:56:10
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import语句的语法格式import语句是发起调用importing(导入机制)的常用方式,但并非唯一的方式, importlib.import_module()也可以被用来发起调用导入机制.import的语法范式如下:imiimport_stmt ::= "import" module ["as" identifier] ("," module ["as" identifi
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2024-01-29 20:59:47
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# 实现“from configparser import ConfigParser import pymysql import requests from ji”的流程
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 ConfigParser 库 |
| 2 | 安装 pymysql 库 |
| 3 | 安装 requests 库 |
| 4 | 导
原创
2024-06-23 06:41:14
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注意多维数组 MAE 的计算方法 * >>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error>>> y_true = [3, -0.5, 2, 7]>>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]...
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2018-10-30 18:01:00
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