Dontla的博客

%matplotlib inlineimport numpy as np,matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(-20,20,10)print (x)[-20. -15.55555556 -11.11111111 -6.66666667 -2.22222222 2.22222222 6.66666667 11.1...

from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdata=make_blobs(n_sa...

如何用Numpy创建array？

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建numpy.ndarrayL=np.array([1,2,3,4,5])print('#'*50)print(L)print('L类型：\n{}'.format(type(L)))print('#'*50)L2=L.tolist()print(L2)prin...

# 重启显示图加这句代码就好了%matplotlib inlinefrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_diabetesX1,y1=load_diab...

from sklearn.datasets import load_winewine_dataset=load_wine()print('\n\n\n')print('代码运行结果')print('='*50)print('红酒数据集中的键：\n%s'% wine_dataset.keys())#print(wine_dataset)print('='*50)pri...

学习曲线显示了对于不同数量的训练样本的估计器的验证和训练评分。它可以帮助我们发现从增加更多的训 练数据中能获益多少，以及估计是否受方差误差或偏差误差的影响更大。如果验证分数和训练分数都收敛到一个相对于增加的训练集大小来说过低的值，那么我们将不能从更多的训练数据中获益。学习曲线函数：from sklearn.learning_curve import learning_curve调用格式：...

KFold 将所有的样例划分为k个组，称为折叠 (fold) （如果 k=n，这等价于 Leave One Out（留一） 策略），都具有相同的大小（如果可能）。预测函数学习时使用 k-1个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。from sklearn.model_selection import KFold参数：KFold(n_splits=’warn’, shuffle=Fals...

https://www.cnblogs.com/cwind/p/8996000.html

引用自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33221533/article/details/81431264

官网说明:https://matplotlib.org/2.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html引用

引用import numpy as npX = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True))print(np.mean(X, axis=1, keepdims=True))print(X.mean(axis=0))print(X.mean(axis=1))[[4. 5.]][[...

# 重启显示图加这句代码就好了%matplotlib inlineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom s...

引用注意：test_size如果不指定，默认为0.25

# 导入numpyimport numpy as np# 导入数据拆分工具from sklearn.model_selection import train_test_split# 导入糖尿病数据集并拆分成训练集和测试集：from sklearn.datasets import load_diabetesX,y=load_diabetes().data,load_diabet...

引用

引用注意是默认由小到大排序，而不是由大到小排序。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(-5,5,100)y=0.5*x+3plt.plot(x,y,c='yellow')plt.title('straight line')plt.show()[外链图片转存失败(img-Ao5Xp3Q0-1563325489751)(output_...

import numpy as npX=np.array([[0,1,0,1], [1,1,1,0], [0,1,1,0], [0,0,0,1], [0,1,1,0], [0,1,0,1], [1,0,0,1]])y=np.array([0,1,1...

from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdata=make_blobs(n_sa...

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import make_regressionX,y=make_regression(n_samples=100,n_features=2,n_...

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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormapfrom sklearn import tree,datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitwine=dataset...

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支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一个强大的机器学习模型，可用于解决分类、回归或异常检测等问题。它通过在高维空间中找到超平面来最大化类别之间的边界。Python的scikit-learn库提供了一个名为的函数，使得可以方便地应用和实现SVM。以下是关于SVM的一个直观的图片：Medium在本文中，我们介绍了如何使用Python sklearn库中的svm.SVC()函数。我们通过一些基本的示例进行了演示，并讨论了如何调整参数以优化模型的性能。

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引用https://zhidao.baidu.com/question/686051412984102932.html

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# %matplotlib inlinefrom sklearn.naive_bayes import BernoulliNBfrom sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitX,y=make_blobs(n_samples=500,centers=5...

引用https://www.cnblogs.com/antflow/p/7220798.html