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RSS订阅原创 聚类kmeans案例
注：本案例为黑马的课堂案例，上传仅为方便查看# 1.获取数据# 2.数据基本处理# 2.1 合并表格# 2.2 交叉表合并# 2.3 数据截取# 3.特征工程 — pca# 4.机器学习（k-means）# 5.模型评估import pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.metrics import silhouette_scor
2021-09-21 21:26:03
373
原创 03.random_forest_demo
注：本案例为黑马的课堂案例，上传仅为方便查看# 1.获取数据# 2.数据基本处理# 2.1 确定特征值,目标值# 2.2 缺失值处理# 2.3 数据集划分# 3.特征工程(字典特征抽取)# 4.机器学习(随机森林+cv)# 5.模型评估import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCVfrom sklearn.feature_e
2021-09-21 21:23:34
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原创 决策树案例
注：本案例为黑马的课堂案例，上传仅为方便查看# 1.获取数据# 2.数据基本处理# 2.1 确定特征值,目标值# 2.2 缺失值处理# 2.3 数据集划分# 3.特征工程(字典特征抽取)# 4.机器学习(决策树)# 5.模型评估import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.feature_extraction import D
2021-09-21 21:11:03
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原创 逻辑回归案例
逻辑回归案例import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 1.获取数据names = ['Sample code number', 'Clump Thicknes
2021-09-21 21:07:05
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原创 2021-09-21KNN——鸢尾花
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 1.获取数据集iris = load_iris()# 2.数据基本处理# 2.1 数据分割x_train, x_
2021-09-21 20:49:46
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原创 sklearn——线性回归例子
线性回归例子# 导包from sklearn.datasets import load_boston # 获取数据集from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分割from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化处理from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性模型from sklearn.me
2021-09-21 20:46:23
358
原创 scrapy架构
Scrapy是一个快速功能强大的网络爬虫框架scrapy的安装pip install scrapy构架结构5+2结构1.Engine(1) 控制所有模块之间的数据流(2) 根据条件触发事件不需要用户修改2.Downloader根据请求下载网页不需要用户修改3.Scheduler对所有爬取请求进行调度管理不需要用户修改4.Downloader Middleware目的：实施Engine、Scheduler和Downloader之间进行用户可配置的控制功能：修改、丢弃、新增请
2021-07-27 17:21:34
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空空如也
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