from sklearn.model_selection import KFoldimport numpy as npX = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10],[11
原创
2022-04-19 18:05:22
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sklearn提供了许多包来进行机器学习，只是很多不去了解的话，到使用的时候就会手忙脚乱根本不会去用，所以这里整理一下，这里整理的顺序是个人想要了解的顺序。在一开始对这个工具毫无概念的话，可以尝试阅读：User Guide，一般浏览器（如谷歌）提供页面翻译成中文的方法，当对某些概念不明确，可换回英文再看看。0、整体机器学习篇：sklearn.datasets机器学习篇：sklearn.model_
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2024-05-08 20:52:07
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from sklearn.model_selection import StratifiedKFoldX = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2],
原创
2022-07-19 11:52:17
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sklearn.model_selection.learning_curveSee examples/model_selection/plot_learning_curve.py 用学习曲线 learning curve 来判别过拟合问题 本文结构：学习曲线是什么？怎么解读？怎么画？ 学习曲线是什么？ 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型
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2024-08-13 13:15:55
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sklearn作为Python的强大机器学习包，model_selection模块是其重要的一个模块： 1.model_selection.cross_validation: （1）分数，和交叉验证分数众所周知，每一个模型会得出一个score方法用于裁决模型在新的数据上拟合的质量。其值越大越好。from sklearn import datasets, svm
di
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2023-09-16 11:56:35
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关于No module named 'sklearn.model_selection'问题的解决
原创
2018-03-17 20:03:47
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1、KFold>>> import numpy as np >>> from sklearn.model_selection import KFold >>> X = ["a", "b", "c", "d"] >
原创
2023-05-17 15:02:58
160阅读
1.主要功能如下：1.classification分类
2.Regression回归
3.Clustering聚类
4.Dimensionality reduction降维
5.Model selection模型选择
6.Preprocessing预处理2.主要模块分类：1.sklearn.base: Base classes and utility function基础实用函数
2.sklear
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2023-10-11 19:03:57
115阅读
1.它的功能与 linux 的 epoll，还是 select 模块, poll 等类似；实现高效的 I/O multiplexing , 常用于非阻塞的 socket 的编程中。1.1 内部类模块定义了一个 BaseSelector的抽象基类， 以及它的子类，包括：SelectSelector， PollSelector, EpollSelector, DevpollSelector, Kque
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2024-07-01 16:33:24
93阅读
交叉验证的原理放在后面，先看函数。设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。执行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一个类，n_split=3表示，当执行KFold的split函数后，数据集被分成三份，两份训练集和一份验证集。执行index = kFold.split(X=X)：index是
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2024-03-21 22:33:21
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这篇博客是python之机器学习sklearn的笔记，开始吧~环境准备先导入模块搭建好环境吧import numpy as np
import pandas as pd #用于数据管理
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as snssklearn内置数据集内置了一些小型标准数据集可以直接用于学习sklearn中的各种算法导入to
导读作为一名数据分析师，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程（文末附链接）；后来，当接触了机器学习库sklearn之后，才发现三剑客也不外如是，相比sklearn简直是小巫见大巫；再后来，又开始了pyspark的学习之旅，发现无论是模块体积还是功能细分，pyspark又都完爆s
Regularization and model selection
假设我们为了一个学习问题尝试从几个模型中选择一个合适的模型。例如，我们可能用一个多项式回归模型hθ(x)=g(θ0+θ1x+θ2x2+…θkxk)，我们需要设定一个合适的阶数k，怎样才能决定这个阶数k，以使得最终模型的bias与variance之间能够达到某种平衡，或者，在locally weighted regression
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2015-09-25 18:56:00
230阅读
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PRML系列：1.3 Model Selection模型选择模型选择一般采用交叉验证，本节提到了S-fold cross-validati
原创
2023-07-10 16:14:53
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http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~ywteh/teaching/npbayes/mlss2007.pdfhttp://mlg.eng.cam.ac.uk/tutorials/07/ywt.pdfmodel selection 就是说 model有很多参数，参数空间组成了很多不同的model，model selection就是选择一个最合适的paramerter。model
原创
2023-06-29 10:06:33
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文章目录一、项目开发功能模块划分1.功能划分2.对象功能分析二、开发环境及其版本三、db包四、core包六、lib包七、interface包七、conf包八、start总结 一、项目开发功能模块划分1.功能划分包/文件功能interface登录、注册、选课等接口core注册、登录、选课核心功能db存放注册的用户数据lib存放编写的公共方法文件conf存放配置文件readme.txt项目文档req
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2024-04-18 06:08:07
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Python sklearn模型选择、使用那些事儿一. 主要功能1.classification 分类
2.Regression 回归
3.Clustering 聚类
4.Dimensionality reduction 降维
5.Model selection 模型选择
6.Preprocessing 预处理二. 常用模块1.sklearn.model_selection:
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2023-10-14 01:45:30
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最近这段时间学习了机器学习中的线性模型，用自己定义的最小二乘法函数和sklearn中的linear_model方法完成了几个小实例，具体就是通过我们班同学的各科成绩来预测最后的平均绩点模型，但不清楚sklearn库中的源码就直接调用都有点不好意思了~~在这里主要还是想记录一下我对于LinearRegre
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2024-03-20 07:09:58
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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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在机器学习的实践过程中，我们常常需要处理大量的数据，而这些数据并不总是在我们开始训练模型时就全部可用。增量训练（Incremental Training）成为了一个非常重要的技术，它可以使我们在新数据到来时，更新已有的模型，而不用从头开始重新训练。在这篇博文中，我们将深入探讨“python sklearn model 增量训练”相关技术，包含其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及未来
