# Python 归约
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强的特点，广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发等领域。在Python中，有一种常见的编程技巧叫做"归约"，它的作用是将一个序列中的所有元素通过某种运算合并成一个结果。
## 归约的基本概念
归约是指将一个序列中的所有元素通过某种运算合并成一个结果。常见的归约运算有求和、求积、求最大值、求最小值等。
在Python
原创
2023-12-13 11:16:36
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1. K-Means算法是一种广泛使用的聚类算法。from sklearn.cluster import KMeansK-Means是聚焦于相似的无监督的算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类。K值指的是把数据划分成多少个类别。算法步骤：随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心。对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的
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2023-06-21 22:34:56
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简介今天为大家介绍的是scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。（sklearn为包名）基本概括sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法，一般来说监督学习使
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2024-01-17 10:51:32
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一、模型开发sklearn为所有模型提供了非常相似的接口，这样使得我们可以更加快速的熟悉所有模型的用法。在这之前我们先来看看模型的常用属性和功能# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
model.predict(X_test)
# 获得这个模型的参数
model.get_params()
# 为模型进行打分
model.score(data_X, da
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2023-06-29 19:24:35
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Sklearn简介scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。sklearn是面向机器学习的Python开源框架，其中包括数据预处理、降维、聚类、分类、回归、模型选择常用的机器学习算法。易安装易使用，在数据分析过
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2023-08-08 14:37:36
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在sklearn中提供了Pipeline(管道操作) 可以将多个estimators组装成一个。对于固定流程的一个项目来说，在一个Pipline中可以定义一些列的操作例如（特征提取，标准化，分类）并将它定义成一个estimator,实现便捷的代码附用。总的来说pipline的意义有：便捷：只需要使用fit和predict两个methods,就可以基于定义好的Pipeline对数据进行一系列的操作。
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2023-12-09 13:22:13
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred= clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进
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2023-09-18 19:03:24
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KNN分类算法相对另类，不太依赖数学。KNN分类算法：用多数表决进行分类KNN算法中最重要的两个概念：多数表决距离以鸢尾花样本为例，随机选取了两个特征，用不同颜色表示不同的鸢尾花类别：import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
pl
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2023-08-08 10:08:23
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1.鼠标移动到这里，右键单击 2.找到WIndow终端（管理员） （1，2步也可以Win+R --> 'cmd’进入命令提示符 也就是终端） 3.输入这个pip install scikit-learn（貌似我的库之前有numpy等等） 可以参考下：初学者安装Sklearn详细步骤 然后输入：python进入python模式检查一下：import sklearn没有报错！哦耶 附录： 看自
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2023-05-18 15:19:57
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第一章：sklearn总体介绍引言Sklearn (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，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。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，如下图从其官网的截屏。要使用上述六
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2023-11-03 21:13:34
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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
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2023-08-07 12:36:23
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一、简介为了能够更好的学习文本挖掘相关的内容，本人准备对机器学习、深度学习等等相关内容都进行一定的了解。今天的内容是关于机器学习中sklearn库的一些介绍和用法。 相应的，由于网上的一些内容实在是不咋的，所以本人诚挚推荐大家参照sklearn库的官方文档进行学习。但是官方文档中的内容对于没有入门的小白来说理解起来还是有一些难度的。二、sklearn是什么？2.1、sklearn简介sklearn
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2023-09-28 00:34:19
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每天都从包的导入开始，今天学习之任务如：from sklearn.pipeline import Pipeline首先，什么是Pipeline，中文翻译为管道，其实个人觉得流水线可能更贴切一点。他要做的就是把一系列的类连成一条流水线，然后让数据在流水线上“跑起来”。贴上官方文档的关于Pipeline的参数讲解： 该类总共有三个参数：steps:为此类最关键的参数，主要是设定流水线上的一
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2023-11-02 07:04:29
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发现个很有用的方法——predict_proba今天在做数据预测的时候用到了，感觉很不错，所以记录分享一下，以后可能会经常用到。我的理解：predict_proba不同于predict，它返回的预测值为，获得所有结果的概率。（有多少个分类结果，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率）举例：获取数据及预测代码：from sklearn.linear_model im
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2023-09-18 16:18:45
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目录1.scikit-learn谱聚类概述2. SpectralClustering重要参数与调参注意事项3. Method4.SpectralClustering实例参考资料 原文链接： 1.scikit-learn谱聚类概述在scikit-learn的类库中，sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于 Ncut 的谱聚类，没有实现基于 RatioCu
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2023-12-02 23:25:52
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一、安装sklearnconda install scikit-learn参考文献[1]整体介绍sklearn二、介绍RandomForestRegressor1 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,2 criterion='mse',3 max_depth=None,4 min_samples_split=2,5 min
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2023-10-29 07:10:55
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安装Sklearn详细步骤+出错解决一、环境二、安装过程与出错解决2.1 终端查询信息2.2 选择适配版本2.3 安装过程2.3.1 安装wheel软件包工具2.3.2 安装Numpy+mkl2.3.3 安装Scipy2.3.4 安装Sklearn2.4 出错处理三、验证 一、环境安装python（我自己的是python3.7.0）win10/win11（我的是win11）二、安装过程与出错解决
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2023-08-08 14:57:35
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Sklearn基本属性Sklearn算法库1.K近邻算法kNN2.朴素贝叶斯算法3逻辑回归4支持向量机5集成方法-随机森林6集成方法——Adaboost7集成方法-梯度提升树GBDT 基本属性Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，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
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2023-11-08 22:50:25
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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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一、导学机器学习：实现人工智能的手段，利用数据或经验进行学习，改善具体算法的性能。机器学习分类监督学习（Supervised Learning）从给定的数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，通过函数预测结果。训练集通常由人工标注。无监督学习（Unsupervised Learning）训练集没有人标注的结果。半监督学习（Semi-supervised Learning）介于监督学习和无监督学习
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2023-11-26 14:04:53
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