后面对Sklearn的学习主要以《Python机器学习基础教程》和《机器学习实战基于scikit-learn和tensorflow》，两本互为补充进行学习，下面是开篇的学习内容。1 初识数据 iris数据集的中
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2023-09-01 11:48:55
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python数据集获取（sklearn自带的数据集、UCI数据集）一、UCI数据集介绍二、 sklearn自带的小数据集sklearn 自带数据集的常规使用鸢尾花数据集：load_iris（）：用于分类任务的数据集手写数字数据集load_digits()乳腺癌数据集load-barest-cancer（）糖尿病数据集波士顿房价数据集体能训练数据集：生成数据集 一、UCI数据集介绍UCI数据集是一
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2023-09-01 06:37:05
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目录sklearn中文文档 1.17. 神经网络模型（有监督） - sklearnhttps://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/18/#sklearn%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%C2%A01.17.%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%
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2024-04-28 15:06:51
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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一、数据来源本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport
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2023-10-12 23:53:35
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大家好，今天我来给大家介绍一款用于做EDA(探索性数据分析)的利器，并且可以自动生成代码，帮助大家极大节省工作时间与提升工作效率的利器。这款神器就是 Bamboolib，可以将其理解为Pandas的GUI扩展工具，喜欢记得关注、收藏、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取。它具备如下功能：查看DataFrame数据集与Series数据集过滤数据数据的统计分析绘制交互式图表文本数据的操作数据
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2023-09-15 11:47:50
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python自带的数据集波士顿房价数据，回归from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()iris （鸢尾花）数据集，分类from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()糖尿病数据集，回归from skearn import datasets
diabetes
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2023-06-09 09:46:52
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01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tita
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2023-07-03 19:25:38
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本节选用的是 Python 的第三方库 seaborn 自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中 total_bill 为消费总金额、tip 为小费金额、sex 为顾客性别、smoker 为顾客是否吸烟、day 为消费的星期、time 为聚餐的时间段、size 为聚餐人数。import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
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2024-08-23 13:59:32
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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查看更多的专业文章、课程信息、产品信息，请移步至：作者：monitor1379正文共948个字（不含代码），2张图，预计阅读时间15分钟。前言最近在学习Keras，要使用到LeCun大神的MNIST手写数字数据集，直接从官网上下载了4个压缩包：MNIST数据集解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件，没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式，是一种用来存储
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2024-08-27 20:10:51
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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数据是大数据时代互联网巨头们傲视群雄的秘密武器。当我们想要接触一个数据驱动型的新领域（如语音识别）时，往往囿于没有足够成熟的数据做实验而举步维艰。幸运的是，有很多机构将他们的成熟的数据公开出来，供我们学习、研究，TIMIT数据库就是其中之一。 TIMIT全称The DARPA TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus,
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2024-06-18 15:39:36
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在PyTorch自定义数据集中，我们介绍了如何通过重写Dataset类来自定义数据集，但其实对于图像数据，自定义数据集有一个更简单的方法，那就是直接调用ImageFolder，它是torchvision.datasets里的函数。ImageFolder介绍ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：ImageFolder(ro
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2023-07-14 14:09:20
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鸢尾花卉数据集（Iris data）。此样本数据是机器学习和统计分析最经典的数据集，包含山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾各自的花萼和花瓣的长度和宽度。总共有150个数据集，每类有50个样本。用Python加载样本数据集时，可以使用Scikit Learn的数据集函数，使用方式如下:from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
pri
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2023-10-31 21:03:12
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# 数据集与Python：探索数据科学的旅程
在当今的数据驱动世界中，数据集扮演着至关重要的角色。无论是在科学研究、商业分析还是机器学习中，数据集都是我们获取洞见和做出决策的基础。Python作为一种强大的编程语言，在数据处理和分析方面显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python处理数据集，并通过示例代码进行演示。
## 1. 什么是数据集？
数据集是一个集合，包含了一组数据。这些数据可以是
原创
2024-10-18 07:34:33
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背景来自真实世界场景的数据集对于构建和测试机器学习模型非常重要。如果想要一些时间序列数据来简单试验算法和评估模型但本地却没有测试数据，这种情况下就需要考虑如何拿到人工生成的或者真实的时序数据？?之前都是通过接口自己来解析数据或者人工生成一些时序数据来测试，缺点是比较麻烦或者数据质量不高而且徒然增加自身工作量！作为调包侠这篇文章推荐一种 Python 数据获取库 —— 「pandas_datarea
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2024-06-18 22:13:09
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这算是我自己的学习笔记吧, 菜鸟一只. 欢迎讨论~python 内置数据类型有 dictionary(字典), list(列表) tuple(组元)(1) Dictionary定义了键与值的一对一关系d = {"key1":"value1","key2":"value2"} #字典类型定义
d["key3"] = "value3" #添加新的键值对
del d["key3"] #删除元素
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2024-06-11 14:34:01
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm
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2023-07-10 14:39:29
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