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
102阅读
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.
转载
2024-04-25 22:59:48
35阅读
# 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
168阅读
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
转载
2024-06-26 14:05:28
50阅读
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
796阅读
1评论
矩阵表示多元线性回归
Y=BX+aQ(B)=(Y-BX)T(Y-BX)达到最小时的B值。也即是残差平方和最小时。B（Bi）的值。可以证明B的最小二乘估计=（XTX）-1XTy其中（XTX）-1为广义逆。如果X存在线性相关的话，XTX没有逆：1.出现多重共线性2.当n<p,变量比样本多时，出现奇异岭回归（Ridge Regression）---------共线性问题先对数据做标准化B(K)
转载
2024-03-19 01:26:22
93阅读
基于sklearn的人工神经网络概述前馈神经网络BP算法实验步骤1 安装并引入必要的库2 数据处理3 拟合预测4 调参4.1 不同的隐含层对于多层神经网络分类器的影响4.2 不同的激活函数对于多层神经网络分类器的影响4.3 优化算法对多层神经网络分类器的影响练习 概述受到生物学的启发，人工神经网络是由一系列简单的单元相互紧密联系构成的，每个单元有一定数量的实数输入和唯一的实数输出。神经网络的一个
转载
2023-12-07 09:24:29
62阅读
全网最简约的sklearn环境配置教程（百分百成功）环境内容：环境配置：1、使用requirements.txt的方式一次性安装所有包：2、 打开Anaconda Prompt(anaconda3)并且创建虚拟环境。3、激活新创建的sklearn虚拟环境（我这里用的名称是ml）4、安装所需库 下载Jupyter:1、打开Anaconda Navigator2、 选择刚刚创建的m
转载
2024-05-05 15:50:27
87阅读
目录线性与非线性线性回归多重共线性常用的回归模型评估指标算法优缺点算法实现回归分析的主要算法包括：线性回归(Linear Regression)逻辑回归（Logistic regressions）多项式回归(Polynomial Regression)逐步回归(Step Regression)岭回归(Ridge Regression)套索回归(Lasso Regression)弹性网回归(Elas
转载
2024-02-15 16:46:52
673阅读
目录Missforestycimpute安装使用MissingpySKlearn缺失值填充: MissForest及其算法流程由于我们的数据集包括分类变量和数值变量的混合，因此我们使用MissForest推算方法. MissForest受益于RF算法中处理缺失值的内置例程[38，39]。在这种推算方法中，对于每个变量，都会考虑对缺失值的初始猜测。然后，根据变量的缺失值数量从缺失值数量最少开始对变量
转载
2024-05-03 12:03:06
225阅读
1.线性回归模型线性回归 (linear regression)是—种线性模型， 它假设输入变量 x和单个输出变量 y 之间存在线性关系。具体来说，利用线性回归模型，可以从—组输入变量 x 的线性组合中， 计算输出变量 y. 即给定有d个属性（特征）描述的示例X=（x1；x2；...,xd），其中xi是x在第i个属性（特征）上的取值，线性模型（linear model）试图学得一个通过属
sklearn决策树参数表示决策树中有参数如下：DecisionTreeClassifier(criterion="gini"
, splitter="best"
, max_depth=None
, min_samples_split=2
, min
转载
2023-11-25 20:22:58
176阅读
简介：一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。目的：创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。决策树的优势:便于理解和解释。树的结构可以可视化出来。训练需要的数据少。其他机器学习模型通常需要数据规范化，比如构建虚拟变量和移除缺失值,不过请注意，这种模型不支持缺失值。由于训练决策树的数据点的数量导致...
原创
2021-07-06 15:35:31
775阅读
sklean机器学习样本划分方法
原创
精选
2023-11-22 21:21:22
652阅读
sklean中特征工程相关内容。
原创
2024-08-29 17:15:16
2阅读
本文介绍使用Python语言并结合SkLean框架使用XGBoost算法实现乳腺癌诊判的简单应用。
原创
2023-08-17 07:36:04
454阅读
语义分割中的评价指标问题1.二分类与多分类TP,TN,FP,FN2.多分类混淆矩阵介绍与代码2.1通过sklean库实现2.2 通过numpy实现3.F1-score介绍与代码3.1通过sklean库实现F1-score3.2 numpy来实现F1-score4.多分类的MIoU和IoU介绍与代码代码实现： 语义分割归根结底就是像素级别的二分类/多分类问题。在测试评价的时候用到各种评价指标，网上
目录1.什么是决策树？2.如何构建决策树？2.1分类问题中的决策树2.2决策树的剪枝3.用Python实现决策树算法3.1 导入sklean中的tree模块编辑3.2 使用sklean的基本流程3.3 剪枝操作3.4 绘制决策树1.什么是决策树？决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过
转载
2024-06-07 13:23:27
48阅读
其实sklean里面的调用都是差不多的，将数据分为训练集数据跟测试数据(测试数据只是验证测试的x对应的y未知数是否正确)，设置临近
原创
2024-08-09 11:20:10
65阅读
