在使用Linux操作系统进行Python编程时，Sklearn是一个非常重要的库。Sklearn是一个用于机器学习的Python库，可以帮助用户快速、高效地构建和训练机器学习模型。然而，有时在安装Sklearn的过程中可能会遇到一些问题，特别是对于初学者来说。在本文中，我们将介绍如何在Linux系统上安装Python和Sklearn库。
首先，我们需要确保在Linux系统上已经安装了Python
原创
2024-03-28 10:21:40
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机器学习之特征抽取一、使用数据集：API:二、划分训练集与测试集sklearn APIspark三、数据特征抽取四、字典类型特征抽取 : one-hotsklearn API:spark API:五、文本类型特征抽取：CountVectorizersklearn API:spark API:补充：六、文本特征抽取：TfidfVectorizer示例：sklearn API:spark API:七
文章目录1.SGI 空间配置与释放2. 两级配置器2.1 一、二级配置器的关系2.2 第一级配置器 __malloc_alloc_template2.3 第二级配置器2.3.1 空间配置函数alllocate()2.3.2 空间释放函数 deallocate()2.3.3 重新装填free_list2.3.4 内存池取空间(chunk_alloc实现)3. C++ new-handler机制4.
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2024-04-25 22:59:48
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# 如何使用sklearn搭建BP神经网络
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建神经网络模型
原创
2024-02-25 07:42:54
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通过sklearn和pyspark机器学习模型训练房价预测数据集的计算时间比较运行环境数据集运行结果源代码总结参考资料 运行环境CPU：i5-8265U 4核8线 内存：8G 操作系统：Windows 10 其他：Spark采用local[*]模式运行数据集kc_house_data.csv，大小为2.12MB，通过训练bedrooms, bathrooms, sqft_living, sqft
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2024-06-26 14:05:28
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只用 1 个特征实例# coding:utf-8# coding: utf-8# 利用 diabetes数据集来学习线性回归# diabetes 是一个关于糖尿病的
原创
2023-02-18 00:25:01
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（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2015-06-07 21:18:00
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利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
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2021-11-03 21:53:00
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import numpy as npX = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])y = np.array([1, 1, 2, 2])from sklearn.s、
原创
2022-07-19 11:50:09
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svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
原创
2021-08-18 11:24:17
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。 关于SV...
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2015-05-04 15:53:00
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"SVM Support Vector Machines Reviews"
原创
2021-08-27 09:51:11
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：
代码展示：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
支持向量机代码实现
SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化
by tangjunjun
"""
import numpy as np
# 核转换函数（一个特征空间映射到另一个特征空间，低维空间映射到高维空间）
# 高维空间解决线性问题，
原创
2023-06-15 11:11:50
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SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
原创
2021-07-23 14:13:36
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SVM（support vector machine）支持向量机是一种监督学习算法，可用于分类、回归、离群点检测。引入软间隔因为：（1）不是任何任务都能找到好的核函数使其线性可分；（2）就算实现（1），但也无法判断模型线性可分是不是过拟合造成 。支持向量(support vector)：到超平面最近的样本点间隔（margin）：各异类支持向量到超平面的距离之和。硬间隔：要求所有样本点都满
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2023-12-05 02:22:35
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SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的：支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界）：JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。SVN原理比
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2024-02-25 07:26:05
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