一、随机划分import numpy as npfrom skle
原创
2022-06-20 09:59:26
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2019-08-15 21:41:00
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2019-09-01 10:33:00
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import preprocessingfrom skle
原创
2022-11-10 14:17:38
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# coding: utf-8impor.text import HashingVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom skle
原创
2023-07-10 20:49:41
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#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom skle
原创
2022-07-18 10:42:38
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Kmeans是需要指定类别的不需要监督的学习 # 加载数据 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from skle ...
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2021-10-22 14:16:00
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先附上代码，学习笔记回头再补充完整代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# 关闭警告
# import warnings
# warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from skle
波士顿房价回归分析1.导入波士顿房价数据集 ############################# svm实例--波士顿房价回归分析 #######################################
#导入numpy
import numpy as np
#导入画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
#导入波士顿房价数据集
from skle
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2023-11-28 06:25:39
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Scikit learn 也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。sklearn包含了很多机器学习的方式：Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维 Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据与处理 使用skle
原创
2021-05-07 17:17:37
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《Machine Learning in action》，机器学习实战（笔记）之Logistic regression使用工具- Python3.7
- pycharm
- anaconda
- jupyter notebook使用Sklearn构建Logistic回归分类器接下来就是使用：Sklearn的Logistic回归分类器！ 首先看看sklearn官方的英文文档：sklearn skle
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2024-10-09 12:24:10
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说明:本文代码为初级练习代码,记录目的主要是为了方便移动端阅读.一.时间与功率-功率与电流之间的关系import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from skle
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2024-04-22 11:04:57
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线性SVM分类 SVM分类器在类之间拟合可能的最宽街道软间隔分类，超参数C越小，越容易欠拟合，间隔违例情况越多， 但泛化效果可能更好；C越大， 越容易过拟合， 间隔违例情况越少， 泛化效果更差。 # detect virginica iris import numpy as np from skle ...
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2021-09-29 22:52:00
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1. 如果只划分测试集和训练集 经验是75%作为训练集sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split()2. 通常使用skle
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2023-12-10 19:51:11
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DL之DNN：利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练、预测(95%)目录数据集展示输出结果设计代码数据集展示先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64)输出结果设计代码import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_digits from skle
原创
2022-04-22 15:19:04
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One-Hot-Encoding与dummies、factorize的区别、联系独热（onehot）编码基本知识点Pandas中dummies、factorize的用法详解pd.factorize()与哑变量变换pd.get_dummies()相较的优势get_dummies()与factorize()的区别pd.get_dummies()的用法详解pd.factorize()的用法详解skle
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2023-11-14 09:17:36
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graphviz安装与python调用安装 Graphviz验证 graphviz 是否安装成功基本绘图入门python 使用 graphviz 注： graphviz 包的安装问题graphviz这个包，使用 pip install graphviz 安装后是不行的，这只安装了graphviz的pyhon调用接口，使用的话还需要下载graphviz的安装文件。在决策树模型的部署中，使用skle
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2023-09-18 15:42:30
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