文章目录基本原理sklearn中的实现 基本原理AffinityPropagation按照字面意思就是亲和力传播，可见这个算法的关键就是亲和力与传播。说到传播，无外乎两件事，第一件事，传的是什么，暂且先不用管，因为名字里已经说了，传的是亲和度；第二件事，怎么传，为了解决这个问题，就必须造一条传递亲和力的通道。最直接的想法就是连接样本中所有的点，这样点与点之间就有了关联。 从而得到一个图。下面新建
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2023-12-21 02:33:08
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K最近邻算法使用的直接是sklearn中的KNN。 K最近邻算法属于监督学习的一种。 它既可以应用于分类，也可以应用于回归。一：K最近邻算法原理KNN用于分类KNN用于回归其思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。在scikit-learn中，K最近邻算法的K值是通过n_neighbors参数来调节的，默认值是5
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2024-08-12 13:51:35
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Python sklearn库是一个丰富的机器学习库，里面包含内容太多，这里对一些工程里常用的操作做个简要的概述，以后还会根据自己用的进行更新。1、LabelEncoder简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行按序编号，可以用来生成属性/标签from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder=Labe
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2023-10-19 21:13:37
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文章目录二分类多分类不同惩罚的稀疏度正则化路径 二分类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
from scipy.special import expit
# General a toy dataset:s it's just a straight line wi
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2024-05-29 01:08:26
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Logistic regression,这名字听上去像一种回归算法，但实际上它是一种分类算法。Logistic回归函数也被称为对数几率函数，常与最大熵模型作比较，二者都是对数线性模型。 在 sklearn 中，逻辑斯特回归函数来自于Logistic Regression这个类，适用于拟合0-1类，多分类（OvR），多项逻辑斯特回归（即y的值是多项的，可以是（0,1,2， )），可用L1和L2正则项
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2024-04-07 14:39:47
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一、Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块算法库，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘
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2023-11-09 08:46:53
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Python使用sklearn实现的各种回归算法示例本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5np.sin(x1
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2023-05-19 19:28:10
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小侠客们好呀，我是oubahe。继续为各位小侠客带来深度学习实战的实用小技巧，Sklearn和Tensorflow想必是大家做机器学习和深度学习时很熟悉的两个Python库，其中sklearn中有很多机器学习算法、数据预处理以及参数寻优的函数API，keras则可以快速实现你的神经网络结构。那么如何让sklearn和keras相遇而完美结合呢？换句话说，我们建立的深度学习网络模
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2024-01-25 22:08:59
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DBSCAN聚类算法概述：DBSCAN属于密度聚类算法，把类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量，但对用户设定的参数非常敏感。当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差。DBSCAN算法基本概念：核心对象：如果给定对象的半径eps邻域内样本数
原创
2023-06-10 17:08:44
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什么是KNN？(概述)K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。 KNN是一种分类(classification)算法，它输入基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰
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2023-12-15 14:24:11
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通过Python学习机器学习，首先应该了解Python中的sklearn库，它提供了很多方便的机器学习方法，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。机器学习任务通常包括分类(Classification)和回归(Regression)，常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xg
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2023-11-07 09:35:18
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python之sklearnSklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上.在 Sklearn 里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理.1.Sklearn通用学习模式Sklearn中包含众多机器学习方法，但各种学习方法大致相同。首先引入需要训
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2023-10-08 06:57:21
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Sklearn基本使用Sklearn基本使用Sklearn基本使用0 鸢尾花数据集【1】下载数据集import seaborn as snsiris = sns.load_dataset("iris")【2】数据集的查看type(iris)iris.shapeiris.head()iris.info()iris.describe()iris.species.value_counts()sns.pairplot(data=iris, hue="species"
原创
2021-08-02 14:50:58
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学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法为模型。
自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种
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2023-12-11 20:56:54
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1 SciKit-Learn介绍2 Sklearn 安装3 选择学习方法4 通用学习模式4.1 导入模块4.2 创建数据4.3 建立模型－训练－预测5 sklearn 强大数据库5.1 导入模块5.2 导入数据－训练模型5.3 创建虚拟数据－可视化6 sklearn 常用属性与功能6.1 导入包和模型6.2 训练和预测6.3 参数和分数 本文为 SciKit-Learn 入门基础篇，主要介绍了一
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2024-01-16 17:11:53
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在进行机器学习模型训练时，数据集的划分至关重要，特别是交叉验证（Cross-Validation）。其中，k-fold交叉验证是一种常用的方法，它可以有效地评估模型的泛化性能。今天，我将介绍如何在Python中实现k-fold交叉验证，而不使用sklearn库，并附上相关的代码片段和流程。文章的结构将涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及监控告警，以便很好地理解这个过程。
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# Sklearn与Python版本的关系
在机器学习和数据科学的领域，`scikit-learn`（通常简称为 `sklearn`）是一个非常重要的库。作为一名刚入行的开发者，了解如何选择和使用合适版本的 `scikit-learn` 是很重要的。本文将重点介绍如何检查和使用与 `scikit-learn` 兼容的 Python 版本。
## 整体流程
整个过程包括以下几个步骤，我们可以将
记录下常用的参数，以及函数。参数说明class sklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1, covariance_type='full', tol=0.001, reg_covar=1e-06, max_iter=100,
n_init=1, init_params='kmeans', weights_init=None, means_init
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2024-09-23 18:19:40
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使用sk-learn进行训练的通用模式1、加载数据集 从datasets直接导入：from sklearn import datasets
#如：加载训练集，波士顿房价
loaded_data = datasets.load_boston()
#加载样本的特征
data_X = loaded_data.data
#加载样本的标签
data_y = loaded_data.target使用datas
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2023-10-20 13:49:08
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聊到深度学习, 大家第一感觉就是很高大上。
就像我们曾经说到机器学习，很多人也是感觉很高大上，但是慢慢接触之后，发现其无非是数学+编程实现，所以从线性回归开始，不断学习，把各种机器学习方法都学习了一遍，并能够通过Python的sklearn库编程实现。
有很多朋友和我聊到学习深度学习这个事情，我会推荐他们去看一些相关理论算法，从CNN、RNN到LSTM，从各种传统的深度学习网络结构
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2023-10-20 08:57:24
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