搜索结果
查询Tags标签： sklearn，共有 120条记录-
机器学习Sklearn实战——手写线性回归
手写线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.linspace(2,10,20).reshape(-1,1) y = np.random.randint(1,6,size = 1)*X + np.random.randint(-5,5,size = 1) #噪声 加盐 y += np.random…
2021/11/4 23:11:47 人评论 次浏览 -
机器学习Sklearn实战——手写线性回归
手写线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.linspace(2,10,20).reshape(-1,1) y = np.random.randint(1,6,size = 1)*X + np.random.randint(-5,5,size = 1) #噪声 加盐 y += np.random…
2021/11/4 23:11:47 人评论 次浏览 -
5 K-近邻算法实现鸢尾花种类预测
1 再识K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=auto)n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以…
2021/11/3 11:10:27 人评论 次浏览 -
5 K-近邻算法实现鸢尾花种类预测
1 再识K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=auto)n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以…
2021/11/3 11:10:27 人评论 次浏览 -
AI-机器学习-自学笔记（三）逻辑回归算法
逻辑回归（Logistic）是二分类任务的首选方法。它输出一个 0 到 1 之间的离散二值结果。简单来说，它的结果不是 1 就是 0。所以逻辑回归解决的是分类问题，不是回归问题。它就是通过拟合 一个逻辑函数 （Logit Function ）来预测一个事件发生的概率 所以它预测的是一个概…
2021/10/27 1:39:36 人评论 次浏览 -
AI-机器学习-自学笔记（三）逻辑回归算法
逻辑回归（Logistic）是二分类任务的首选方法。它输出一个 0 到 1 之间的离散二值结果。简单来说，它的结果不是 1 就是 0。所以逻辑回归解决的是分类问题，不是回归问题。它就是通过拟合 一个逻辑函数 （Logit Function ）来预测一个事件发生的概率 所以它预测的是一个概…
2021/10/27 1:39:36 人评论 次浏览 -
算法-sklearn特征工程
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import jieba from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.impute import SimpleImputer imp…
2021/10/26 20:40:20 人评论 次浏览 -
算法-sklearn特征工程
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import jieba from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.impute import SimpleImputer imp…
2021/10/26 20:40:20 人评论 次浏览 -
python利用sklearn对企业数据分析并预测
题目大概就是利用企业发票的信息分析出企业是否为异常企业，其中企业一共有3万多家，发票数大约有400多万条信息，发票明细信息有1000多万条信息 因为之前已经采用一些分析的方法找到了321家异常企业，所以对发票表进行分析，利用sklearn建立决策树模型，并利用训练集对其…
2021/10/21 22:39:27 人评论 次浏览 -
python利用sklearn对企业数据分析并预测
题目大概就是利用企业发票的信息分析出企业是否为异常企业，其中企业一共有3万多家，发票数大约有400多万条信息，发票明细信息有1000多万条信息 因为之前已经采用一些分析的方法找到了321家异常企业，所以对发票表进行分析，利用sklearn建立决策树模型，并利用训练集对其…
2021/10/21 22:39:27 人评论 次浏览 -
python：决策树 分类模型
决策树 分类模型 iris_dtree.py import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing# 加载鸢尾花数据集 iris_X,i…
2021/10/16 17:39:31 人评论 次浏览 -
python：决策树 分类模型
决策树 分类模型 iris_dtree.py import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing# 加载鸢尾花数据集 iris_X,i…
2021/10/16 17:39:31 人评论 次浏览 -
机器学习算法基础-sklearn数据集与机器学习组成
sklearn数据集与机器学习组成 开发机器学习应用程序的步骤scikit-learn数据集sklearn.datasetsdatasets.load_*()datasets.fetch_*()datasets.make_*()开发机器学习应用程序的步骤（1）收集数据 我们可以使用很多方法收集样本护具，如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从R…
2021/10/14 17:44:08 人评论 次浏览 -
机器学习算法基础-sklearn数据集与机器学习组成
sklearn数据集与机器学习组成 开发机器学习应用程序的步骤scikit-learn数据集sklearn.datasetsdatasets.load_*()datasets.fetch_*()datasets.make_*()开发机器学习应用程序的步骤（1）收集数据 我们可以使用很多方法收集样本护具，如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从R…
2021/10/14 17:44:08 人评论 次浏览 -
Golang调用Python3
Golang调用Python请参考Golang调用Python-阿里云开发者社区 and https://github.com/DataDog/go-python3。 Python是时髦的机器学习御用开发语言，Golang是大红大紫的新时代后端开发语言。Python很适合让搞算法的写写模型，而Golang很适合提供API服务，两位同志都红的发紫…
2021/10/12 11:14:13 人评论 次浏览
