前言大家可以先看看《机器学习理论基础》这个系列，就会发现自己编写一个学习算法还是挺麻烦的，特别是稍微复杂一点的，在某些文章中我也提到过sklearn，这个库我个人觉得是机器学习必备，使用简单但功能强大，堪称神库。sklearn全称是scikit-learn，网址在https://scikit-learn.org/stable/index.html。这个系列就结合一些实例，介绍一下这个库的用法。
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2024-04-11 08:39:32
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Sklearn库是基于Python的第三方库，它包括机器学习开发的各个方面。机器学习的开发基本分为六个步骤， 1）获取数据， 2）数据处理， 3）特征工程， 4）机器学习的算法训练（设计模型）， 5）模型评估， 6）应用。机器学习的算法一般分为两种：一种既有目标值又有特征值的算法称之为监督学习，另一种只有特征值的算法称之为无监督学习。而监督学习还可以继续细分为分类算法和回归算法。一、获取数据Skl
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2024-06-20 04:42:56
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# 使用镜像源安装sklearn的项目方案
## 方案背景
在数据科学和机器学习领域，scikit-learn（简称sklearn）是一个非常重要的Python库。由于网络原因，直接从PyPI安装sklearn可能会面临下载速度慢或连接失败的问题。因此，使用镜像源加速安装显得尤为重要。本文将详细阐述如何通过镜像源安装sklearn，确保能够顺利开始机器学习项目。
## 方案目标
本方案的目
原创
2024-09-02 05:32:27
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序在对特征数据进行提取时我们通常会遇到以不同单位（衡量单位）的数据，其中较为典型的数据就是海伦约会数据，下面给出部分数据：40920 8.326976 0.953952 largeDoses
14488 7.153469 1.673904 smallDoses
26052 1.441871 0.805124 didntLike
75136 13.147394 0.428964 didntLike
系列文章：scikit-learn小白入门教程（一）本篇文章，将会带你动手训练一个模型。 文章目录一、Scikit-learn简介二、加载数据集三、学习和预测 一、Scikit-learn简介SciKit learn的简称是SKlearn，是一个python库，专门用于机器学习的模块。 以下是它的官方网站，文档等资源都可以在里面找到 http://scikit-learn.org/stable/#
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2024-04-24 13:49:51
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总之就是一菜鸡呗，各种机器学习算法具体代码实现不太懂，暂时只能学着调用一下sklearn库里的API 嘛，一步一步来，加油一.线性回归 1.导入from sklearn.linear_model import LinearRegression2.准备数据，并分训练集和数据集from sklearn.model_selection import train_test_split
x_trai
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2024-04-06 11:19:36
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sklearn库基本框架和数据库的调用 文章目录sklearn库基本框架和数据库的调用sklearn库的基本框架sklearn数据库及其调用自带的小数据库鸢尾花数据集mnist手写数字数据集图像数据集其他数据集在线下载的数据集20类新闻文本数据集Olivetti人脸数据集生成的数据集一些啰嗦的题外话参考资料 在正式开始学习之前，个人想做一点简单的说明，由于我是一名工科学生，可能侧重点会放在机器学
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2024-04-29 08:44:28
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机器学习是一门需要不断实验和试错的科学，拥有大量的实战经验几乎比拥有一个好的算法还要重要，没有一个机器学习模型能够对所有的问题有效。因此，想要学好机器学习一定要有非常多的项目练习作为支撑，从实践中探寻机器学习的技法。但一个机器学习项目的实施需要实践者拥有丰富的机器学习理论并具有将理论知识实践的能力，这让很多机器学习小白望而却步。本文将利用sklearn中自带的数据集(鸢尾花数据集),
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2024-04-26 11:04:00
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目录1 train_test_split分离训练样本和测试样本2 朴素贝叶斯3 SVM4 决策树5 K邻近算法6 adaboost 算法7 random forest 随机森林算法8 回归9 K均值聚类算法10 特征缩放11 文本学习 1 train_test_split分离训练样本和测试样本from sklearn.model_selection import
train_test_split
全文共 26745 字，106 幅图表，预计阅读时间 67 分钟。0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
# 如何实现“pytorch sklearn镜像”
作为一名刚入行的小白，你可能对如何实现“pytorch sklearn镜像”感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 | 拉取基础镜像 |
| 3 | 创建Dockerfil
原创
2024-07-18 04:16:15
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sklearn库的学习 网上有很多关于sklearn的学习教程，大部分都是简单的讲清楚某一个方面。其实最好的教程就是官方文档（http://scikit-learn.org/stable/），但是官方文档讲述的太过于详细，同时很多人对官方文档的理解和结构认识上都不能很好的把握。我写这篇文章的目的是想用一篇文章讲清楚整个sklearn库，我会讲清楚怎么样用这个库，而不是讲清楚每一个知识点。
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2024-05-06 10:50:06
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一，sklearn的常用属性和功能继续上次对波士顿房价预测的讨论，了解模型的属性和功能。#首先导入库，使用的是线性回归
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#导入波士顿房价数据集
loaded_data = datasets.load_boston()
#data_X是训练数
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2024-04-13 11:18:31
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1.1 总体说明Scikit-Learn是基于Python的开源机器学习模块，最早由David Cournapeau在2007年发起的，目前也是由社区志愿者进行维护。官方网站是：http://scikit-learn.org/stable/,在上面可以找到相关的资源、模块下载、文档、例程等。Scikit-Learn的安装需要numpy、scipy、matplotlib等模块，Windows系统可以
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2024-04-25 17:06:13
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文章目录1. sklearn 一般流程1.1 准备数据1.2 分割训练集、测试集1.3 训练并验证数据2. 管道Pipe2.1 预处理数据2.2 Pipe3. 交叉验证4. 超参数优化5. 异构数据5.1 导入数据5.2 划分数据集5.3 训练拟合5.4 One-hot 编码5.5 重新训练拟合6. 评价指标选择6.1 二分类6.2 多分类6.3 回归问题 1. sklearn 一般流程1.1
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2024-03-20 11:26:40
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//切换到公司仓库源npm config set registry http://af.com.cn/artifactory/api/npm/npm-down/1.切换镜像源
原创
2022-11-18 00:03:00
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# 用Python3和sklearn库进行机器学习的源码解析
在机器学习领域中，Python是一种非常流行的编程语言，而sklearn则是其中一个非常常用的机器学习库。sklearn提供了许多用于数据处理、模型构建和评估的工具，使得机器学习变得更加简单和高效。
本文将介绍如何使用Python3和sklearn库进行机器学习，通过源码解析来深入理解sklearn的使用方法和原理。
## 源码解
原创
2024-03-11 04:47:52
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pip镜像源修改?简介?修改pip镜像源（Windows）?修改pip镜像源（Linux）?修改pip镜像源（Mac）?结语 ?简介当我们在使用Python的pip工具安装或更新软件包时，由于默认镜像源位于国外，可能会导致下载速度缓慢或连接超时的问题。为了提高下载速度和稳定性，我们可以将pip镜像源切换到国内源。本篇文章将介绍如何在Windows、Linux和Mac系统下修改pip镜像源的方法。
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2024-06-21 19:51:19
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一 总述 简述pull或push背后发生的事情 index服务主要提供镜像索引以及用户认证的功能。当下载一个镜像的时候，首先会去index服务上做认证，然后查找镜像所在的registry的地址(location)并响应给docker
在使用PyTorch进行深度学习开发时，我们常常需要进行数据处理和特征提取，而此时`sklearn`库就显得尤为重要。在某些情况下，由于网络连接的原因，我们可能需要通过镜像源来安装`sklearn`。本文将详细记录PyTorch镜像安装`sklearn`的整个过程，包括环境准备、核心操作、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境中的前置依赖已经安
