sklearn中机器学习理论

最新推荐文章于 2025-07-23 21:00:00 发布
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本文介绍了监督学习中常用的几种回归方法，包括普通最小二乘法OLS、岭回归、lasso回归、弹性网络ElasticNet及最小角回归LARS等，并简述了线性判别分析LDA与二次判别分析QDA的基本原理。
使用sklearn库用于机器学习
weixin_57332529的博客
08-12 826
Scikit-learn（简称Sklearn）是一个基于Python的开源机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib等库的基础上，提供了大量现成的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等多种任务
sklearn机器学习
weixin_57437047的博客
03-22 850
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、模型选择和预处理，如下图从其官网的截屏。 要使用上述六大模块的方法，可以用以下的伪代码，注意import后面我用的都是一些通用名称，如SomeClassifier, Some
[机器学习]Scikit-Learn学习笔记01——Scikit-Learn基础概念
IT技术研究院
05-13 267
概念1.sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库2.scikit-learn是一个基于NumPy，SciPy，Matplotlib的开源学习工具包...
Sklearn_工具--1理论基础
LIWEI940638093的博客
04-12 678
理论基础一.机器学习绪论二.监督学习1.监督学习的概念与数学形式2.统计机器学习的三要素3.监督学习的三大问题3.1分类问题3.2标注问题3.3回归问题三.无监督学习1.什么是无监督学习2.无监督学习的主要方法四.强化学习1.强化学习的基本内容2.强化学习的实践应用五.学习器的设计1.设计原理2.实践 课程来源：http://www.studyai.cn/index.html 一.机器学习绪论 1...
sklearn 模型总结
LaoChen_ZeroonE
06-11 965
sklearn结构图Skleran 线性模型 中文文档. sklearn结构图 Skleran 线性模型 模型 解决问题 实现 说明 普通最小二乘法 回归 手机 $12 导管 $1
sklearn 学习笔记-3 机器学习理论基础
duaduo的博客
11-04 447
本章主要知识点： 过拟合和欠拟合的概念 模型的成本及成本函数的含义 评价一个模型的好坏的标准 学习曲线，以及用学习曲线来对模型进行诊断 通用模型优化方法 其他模型评价标准 3.1过拟合和欠拟合 过拟合就是模型能很好的拟合训练样本，但对新数据的预测性很差。欠拟合是指模型不能很好的拟合训练样本。且对新数据的预测的准确性也不好。 随机生成20个眼本店的训练样本： %matpl...
sklearn库中文版完全使用手册
04-20
sklearn使用手册，包括实例step by step，迄今为止讲解得最为详细的该库的中文版使用手册。既有理论也有代码的实现，只要稍微会点Python,理解起来就十分容易了。如果有数学基础的话，那就更好了！（非必须）。
Sklearn 机器学习 线性回归
Kant2048的博客
07-23 1266
三种方式实现线性回归：1）使用Numpy正规方程手动实现；2）利用Sklearn的LinearRegression类快速建模；3）从CSV文件读取数据完成回归预测。
使用sklearn进行集成学习——理论
weixin_30955341的博客
07-17 365
系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 前言2 集成学习是什么？3 偏差和方差 　　3.1 模型的偏差和方差是什么？ 　　3.2 bagging的偏差和方差 　　3.3 boosting的偏差和方差 　　3.4 模型的独立性 　　3.5 小结4 Gradient Boosting 　...
sklearn机器学习常用过程总结
春华秋实
11-07 3751
由于前面对sklearn或多或少接触了一下，但是不深入，随着最近学习，我下面介绍一下机器学习常用过程。 1. 加载数据集 scikit-learn中自带了一些数据集，比如说最著名的Iris数据集。 数据集中第3列和第4列数据表示花瓣的长度和宽度。而类别已经转成了数字，比如 0=Iris-Setosa, 1=Iris-Versicolor, 2=Iris-Virginica.from di
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
HANA ODBC驱动64位windows安装包
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件；
中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
最新发布
12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
面对平台建而不用、用而不活，科技园区如何通过生成式AI赋能工具实现区域创新生态能级跃升？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
气象预测 项目介绍 MATLAB实现基于CEEMDAN-BiLSTM完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行中短期天气预测（含模型描述及部分示例代
12-24
内容概要：本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型，通过将完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合，实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解，获得多个本征模态函数（IMF）分量和残差，有效解决模式混叠与噪声干扰问题；随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测，充分发挥其对前后时序依赖的建模能力；最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程，并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性，适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标：①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测；②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性；③构建智能气象预测系统，服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节，重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略，同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
【计算机竞赛】基于Buffer内存管理的图算法与模拟题优化策略：邻接表静态预分配与增量快照技术应用
12-24
内容概要：本文深入探讨了Buffer内存管理在计算机竞赛中的实战应用，重点针对图算法与模拟题中的内存优化问题。通过静态预分配、索引式Buffer、增量快照等核心技术，有效避免传统动态内存分配带来的性能损耗与内存超限风险。文章以Dijkstra算法为例，展示了如何利用链式前向星结构构建高效邻接表，实现快速边访问与高缓存命中率，并详细分析了其在大规模数据下的性能优势。同时介绍了冷热分离、内存对齐、Slab分配器等进阶策略，全面提升算法效率与稳定性。; 适合人群：具备一定C++编程基础，熟悉基本数据结构与图算法，参加ACM/ICPC、NOI等计算机竞赛的中高级选手，尤其是希望突破性能瓶颈的参赛者。; 使用场景及目标：①在大规模图算法（如最短路径、动态连通性）中优化邻接表存储与访问；②在多轮模拟或状态演化类题目中实现高效的内存快照与状态回滚；③应对高并发、大数据量的竞赛场景，降低TLE与MLE风险； 阅读建议：建议结合实际竞赛题目动手实现文中技术，重点关注静态数组替代STL容器的设计思路，理解索引与指针的区别，并尝试扩展Slab分配器与冷热分离策略以适配不同题型。
C#实现欧姆龙PLC HOST LINK协议通讯与数据读写系统源码
12-24
【工业自动化编程实例：欧姆龙PLC通信模块】 项目名称：基于C#的欧姆龙PLC通信框架源代码 项目类型：工业控制软件核心代码 技术概述： 本资源提供一套完整的欧姆龙PLC通信解决方案，采用C#语言自主开发。系统基于HOST LINK协议栈构建，具备以下核心功能模块： 1. 通信链路诊断与连接验证机制 2. PLC运行状态控制与工作模式配置接口 3. 数据存储器（DM区）的批量读写控制器 4. 输入输出寄存器（IR区）的位操作引擎，支持状态监测与实时控制 5. 纯代码实现方案，无需依赖第三方组件或运行时库 6. 自主知识产权架构，可免授权应用于商业及工业场景 适用对象： 工业自动化领域的初级开发者及具备控制系统集成经验的技术人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于sklearn的机器学习回归实践与应用
而sklearn（全称scikit-learn）作为Python中最主流的机器学习库之一，为开发者提供了简洁高效的工具来实现各种回归算法，并支持数据预处理、模型训练、评估和调参等全流程操作。 本文件标题“机器学习回归与sklearn...
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