csdnliu123的博客

#导入包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets#自定义数据X,y=datasets.make_moons(random_state=41,noise=0.1,n_samples=500)#绘制数据图形plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1],c="r")plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1],c="b")plt.show(.

#从sklearn导入数据集import numpy as npfrom sklearn import datasetsirises=datasets.load_iris()X_train=irises.datay_train=irises.target#导入模块，进行数据训练集和测试数据集的分割from sklearn import model_selection#train_test_split返回一个列表，有四个值，分别接受X_train,X_test,y_train,y_tes.

import numpy as np #导入科学计算库import matplotlib.pyplot as plt #画图from sklearn import datasets #导入数据iris=datasets.load_iris() #导入鸢尾花数据#获取特征数据和标签数据X=iris.data #数据y=iris.target #标签#进行筛选，选择标签为0和1的样本，并且特征选择前2个X=X[y&lt.

from sklearn.model_selection import train_test_splitImportError: No module named 'sklearn.model_selection'报错

主函数：main.py__author__ = 'alan'from maze import *from q import *def printKey(event): if event.keysym == 'Left': maze.mouse.move_left() elif event.keysym == 'Right': m...

1.主要研究领域：1.1机器学习的两大学派：机器学习：人工智能的重要分支 构造具有学习能力的智能系统 知识、推理、学习 手段：统计，逻辑，代数……统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归...

1.分类问题：从训练样本中学习，构建一个函数（分类器），对样本的所属类别进行判别典型的分类问题：1.垃圾邮件识别2.文本分类3.信用评分4.欺诈检测5.图像识别6.用户流失预测7.营销响应预测8.广告点击率预估9.商品推荐2.聚类问题：从数据中探索样本之间的相似性，把特征相似的样本聚为一类，是一种无目标的探索性分析典型的聚类问题：1.用...

1.步骤：（1）从sklearn导入鸢尾花数据集（2）对数据集进行训练数据和测试数据划分，测试部分用来进行预测。（3）均值方差法进行数据归一化（注意：训练数据和测试数据都要进行）（4）网格搜索对三个参数（weights、p、n_neighbors）查找最优值。（1）knn算法生成器（2）打印最有参数和最好的预测率（3）对测试数据集里面的测试数据进行预测#从sklearn导入鸢...

1.需求：网页悬浮广告是商家宣传和消费者了解促销活动的有效途径，通过分析用户产生的数据，分析用户的规律。从而判断用户是否点击广告。2.数据描述：数据有上万条用户记录，其中包括广告的标识、时间、广告所在平台和用户的点击行为等信息。这些数据都进行脱敏处理。字段名称 含义 ID 用于唯一识别记录 A1~A3 网站的基本情况 B1~B3 广告来源情况 ...