Seata

最新推荐文章于 2025-03-23 12:30:27 发布
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机器学习实战 | SKLearn最全应用指南
xuhss_com的博客
03-22 1759
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏Show
支持向量机(SVM)理解以及在sklearn库中的简单应用
Welcome ! This is Guanpx's blog.
08-12 4711
1. 什么是支持向量机 英文Support Vector Machines，简写SVM . 主要是基于支持向量来命名的，什么是支持向量后面会讲到…….最简单的SVM是用来二分类的，在深度学习崛起之前被誉为最好的现成分类器，”现成”指的是数据处理好，SVM可以直接拿来使用 … 2. 名词解释2.1线性(不)可分 ， 超平面 上图 线性可分(绿色荧光笔直线)，即一条直线完美分类，虽然有不同的分割法，
『SKLearn』最全应用指南 (万字长文) | 图解机器学习实战
悟道西方
03-31 807
图解机器学习实战以案例和代码驱动的方式，展示机器学习算法的应用流程&链条各环节，掌握构建场景建模解决方案并进行效果调优的能力。本文是系列第 3 篇，详解 scikit-learn 工具库的用法，覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。点击文末『阅读原文』，第一时间追踪实战系列的更新!https://www.showmeai....
【机器学习】Sklearn使用教程---入门与应用案列
qq_38614074的博客
06-19 3404
Scikit-learn（简称Sklearn）是Python中一个强大的机器学习库，它提供了大量现成的机器学习算法和工具，用于处理回归、分类、聚类、降维等任务。Sklearn的设计目标是提供一个简单、高效、易于使用的工具集，使得机器学习开发者能够快速地应用各种算法来解决实际问题。简单高效：提供了用户友好的接口和高效的实现，使得机器学习实验变得更加容易。可重用性：使得机器学习算法能够在不同的环境中重复使用，提高了开发效率。基于NumPy、SciPy和Matplotlib。
sklearn库的使用【无监督学习】
最新发布
CKissjy的博客
03-23 998
无监督学习是在没有标签的数据上训练的。其主要目的可能包括聚类、降维、生成模型等。以下是，这些算法都可以通过使用sklearn。
Sklearn 机器学习应用实用指南（一）
龙哥盟
08-20 1673
Scikit-Learn 是一个 Python 库，为实现监督和非监督机器学习算法提供了简单高效的工具。该库对每个人都是可访问的，因为它是开源的，并且是商业可用的。它构建在 NumPY、SciPy 和 matplolib 库之上，这意味着它是可靠的、健壮的，并且是 Python 语言的核心。Scikit-Learn 专注于数据建模，而不是数据加载、清理、管理或操作。它也非常容易使用，而且相对来说没有编程错误。
Python之Sklearn使用教程
热门推荐
谓之小一
04-15 17万+
1.Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点： 简单高效的数据挖...
scikit-learn-1.0.2.tar.gz
01-18
在本篇文章中，我们将深入探讨scikit-learn 1.0.2的核心功能、安装方法以及它在深度学习和数据科学中的应用。 首先，scikit-learn库提供了丰富的监督和无监督学习算法。其中包括分类（如支持向量机、决策树、随机...
scikit-learn-1.3.2.tar.gz
01-17
深度学习方面，虽然scikit-learn主要关注传统机器学习算法，但它也可以与Keras、TensorFlow等深度学习框架结合使用。在这个版本中，可能提供了更好的接口或文档，指导用户如何将scikit-learn的模型与深度学习模型...
Machine-Learning-by-scikit-learn-Algorithms-and-Practices:scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战黄永昌编着
05-17
scikit-learn机器学习 常用算法原理及编程实战...第4章k-近邻算法，介绍了一个有监督的机器学习算法，即k-近邻算法。该算法可以解决分类问题，也可以解决回归问题。 第5章线性回归算法，介绍了单变量线性回归算法和多变
机器学习scikit-learn.zip
04-12
机器学习算法在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如，在医疗领域，机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像，辅助诊断疾病，预测病情发展趋势，并为患者提供个性...
scikit-survival：基于scikit-learn的生存分析
02-04
`scikit-survival` 是一个基于Python的机器学习库，它扩展了广受欢迎的`scikit-learn`框架，为生存分析提供了丰富的工具和算法。 **一、安装与依赖** 要使用`scikit-survival`，首先需要确保已安装了`scikit-learn`...
机器学习---sklearn
weixin_44838881的博客
05-21 4万+
1.Sklearn简介 sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具,Sklea是处理机器学习 (有监督学习和无监督学习) 的包。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，其主要集成了数据预处理、数据特征选择，sklearn有六个任务模块和一个数据引入模块： 有监督学习的分类任务 有监督学习的回归任务 无监督学习的聚类任务 无监督学习的降维任务 数据预处理任务 模型选择任务 数据引入 具体流程如下： 下载 skl.
sklearn库之各分类算法简单应用
Yeoman92的博客
07-11 4232
KNNfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np def KNN(X,y,XX)：#X,y 分别为训练数据集的数据和标签，XX为测试数据 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)#默认为5 model.fit(X,y) predicte
【优质原创】分享几个Sklearn模块中不为人知又超级好用的API函数
weixin_43373042的博客
04-20 1365
相信对于不少机器学习的爱好者来说，训练模型、验证模型的性能等等用的一般都是sklearn模块中的一些函数方法，今天小编来和大家聊一下该模块中那些不那么为人所知的API，可能知道的人不多，但是十分的好用。极值检测数据集当中存在着极值，这个是很正常的现象，市面上也有很多检测极值的算法，而sklearn中的EllipticalEnvelope算法值得一试，它特别擅长在满足正态分...
Sklearn 快速入门
aliceyangxi1987的博客
05-02 6804
学习资料：大家可以去莫烦的学习网站学到更多的知识。本文结构： Sklearn 简介 选择模型流程 应用模型 Sklearn 简介 Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensional
sklearn之三分类应用
qq_28286027的博客
03-21 1476
用到的代码目录： 1.入门demo：（先不关心具体数据是什么） python代码：lr_iris.py import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Logisti...
基于TensorFlow和scikit-learn的机器学习算法
资源摘要信息:"本章节专注于TensorFlow和scikit-learn在机器学习算法中的应用。TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它支持高度的可扩展性，适用于研究、开发和生产环境。...
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