话不多说，直接上步骤下载anaconda，具体方法直接百度～在anaconda navigator可视化界面里面，进行如下操作：点击Environments 点击Create，然后输入一个英文名。这里以test为例，创建一个你自己命名的环境在搜索框里面输入你想搜索的包名，例如tensorflow、scikit-learn等等，然后点击下载，就将你需要的包下载到你的搭建的新环境里面了最后等待下载完毕
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2024-01-21 08:34:00
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八爪鱼采集器能取代python爬虫吗只喜欢热闹，耐不住寂寞的人，爱情也许也难以长久，因为他不知怎么忍受清静的二人世界。把你的名字写在小编手心里，摊开时是想念，握紧时是幸福，小编只想这样，手牵手给你一世的温柔。八爪鱼采集频繁被封，小编采集大众点评网站采集了ip无论是八爪鱼采集，还是用像梦蝶数据一样的数据采集器，多多少少都会遇到对ip被封或是被限制的问题，尤其是于大规模网络爬虫，可以采用代理IP直接实
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2023-08-22 15:24:10
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文章目录背景过程安装segmentation_models.pytorch下载博文使用的数据集CamVid测试test.py展示 背景segmentation_models.pytorch是分割网络的集合（类似于timm的分类）——博主尝试使用过程安装segmentation_models.pytorch在xshell中使用命令：pip install git+https://github.co
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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失败命令 ：conda install -c anaconda scikit-learn出现错误 ： LinkError: post-li
原创
2023-02-17 11:08:11
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：10..
原创
2022-11-22 10:15:48
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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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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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我们都知道sklearn有一个datasets的子库，里面有许多可以直接调取的小型数据集。我们可以通过PyTorch来在这些数据集上做训练和预测。只是无聊。测试速度。如果你是一个刚刚上手pytorch的新手玩家，你也可以通过这个来刷刷题，练练手。
看看从数据集的调用，网络的建立到训练评估你要花多长时间。
本文并没有什么技术含量，只是单纯为了熟悉。你完全可以端着一杯咖啡边喝边利用
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2023-10-25 13:58:51
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sklearn依赖于scipy，而scipy依赖于numpy+mkl。所以想要安装sklearn包，顺序应该为 1.安装numpy+mkl 2.安装scipy 3.安装sklearn 直接使用pip安装这些包有时会出现问题，解决方法是到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载相应的包的.whl文件，再用pi
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2023-07-11 10:54:40
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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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docker：关于docker容器和镜像的区别镜像就类似文件,又一层层叠加上去的,除了最上层不叫父层，其余都是，这都是概念性的，说白的，直接理解镜像就是类，容器就是实例，每个类可以创建多个实例，或者可以理解为文件程序就是镜像，容器就是进程，可以参照参照docker集装箱原理https://www.zhihu.com/question/28300645 ---20201213docker的
1、skleran中包的命名规律 API帮助中每个大标题对应skleran源码文件夹下的一个文件夹（如preprocessing） 再下一级的是类（如Imputer），定义在文件夹中的py文件里，一般每个py文件中会定义多个类 2、sklearn中的主要对象（类） 估算器（estimator）：能够 ...
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2021-07-29 09:22:00
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# Python中的机器学习库-Scikit-Learn（SKlearn）
机器学习是一个热门的领域，可以帮助我们从数据中提取有用的信息并进行预测和决策。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，其生态系统中有许多用于机器学习的库。Scikit-Learn（也被称为SKlearn）是Python中最受欢迎的机器学习库之一，它提供了一系列强大的工具和算法来帮助我们进行数据挖掘和分析。
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原创
2023-07-14 04:28:23
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有一种可能的问题是：注册表中HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Internet Explorer\Main\FeatureControl\FEATURE_RESTRICT_ABOUT_PROTOCOL_IE7的权限有问题。如果安装了某些优化软件，可能会将“完全读取”权限给毙了，只给“读取”权限。只要手动打开“完全读取”权限，应该就有解决的可能性。
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2014-04-10 14:30:00
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该库可以轻松实现多种最基本的机器学习方法（不包括复杂的深度学习网络），用作baseline非常方便合适。 本文代码仅在这篇博文基础上增加一些模型评估部分不用交叉验证步骤如下：train_test_split分割数据集，X和y的shape[0]是样本数，需要相同。 X的维度≤2新建一个分类器对象，fit方法训练模型。分类器对象.predict()来获得预测值
sm.accuracy_score(te
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2023-10-17 12:11:37
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首先，我们需要安装scikit-learn一、导入sklearn算法包在python中导入scikit-learn的方法：scikit-learn中集成了许多算法，其导入包的方法如下所示：逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import GaussianNBK-
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2023-12-05 16:17:13
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数据集转换之预处理数据：
将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据。包含特征提取和标准化。
原因：数据集的标准化（服从均值为0方差为1的标准正态分布（高斯分布））是大多数机器学习算法的常见要求。
如果原始数据不服从高斯
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2023-12-26 14:42:43
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文章目录前言加速方法分享1. Spark失效2. Sklearnex加速KMeans计算2.1 安装2.2 开启加速3. 降维4. 减少数据5. GPU6. 放弃轮廓系数方法 前言KMeans是最常用的最简单的聚类算法。它的效率是常见的一系列聚类算法中最高的。但受向量大小、数据量和类中心数量影响，聚类速度变慢。这里分享一些简单的技巧或者一些坑。加速方法分享1. Spark失效Spark采用并行分
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2023-08-13 15:42:32
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