朴素.无恙的博客

knn拟合sklearn中的iris数据集from sklearn import neighborsfrom sklearn import datasets#导出k近邻算法，并导出数据集knn=neighbors.KNeighborsClassifier()iris=datasets.load_iris()#在数据集中找到iris#print(iris)knn.fit(iris...

# -*- coding: utf-8 -*-"""dj"""import argparsefrom sklearn import metricsimport numpy as npimport h5pyimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")'''parse = argparse.ArgumentParser()pa...

从零开始学python数据分析与挖掘——Logistic回归# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn import linear_modelfrom sklearn import model_selection# 读取数据sports = pd.read_csv('C:\\Users\\Administra...

GridSearchCV参数的介绍GridSearchCV参数的介绍sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0, pre_dispatch=‘...

机器学习之KNN的总结本片文章主要写了针对一个csv数据，目标是对其数据进行分类，怎样用knn实现在此问题中将该问题分为三个步骤：数据处理：对csv数据进行处理做出适合knn的数据集，包括划分测试集及训练集数据拟合：对数据集数据进行拟合数据预测及评价指标：对所训练得到的结果进行预测以及评价 数据处理 本实例中的数据集如下图所示：第一列为数据集的标签，第一行为数据集的t...

sklearn库中训练集测试集的切分from sklearn import neighborsknn = neighbors.KNeighborsClassifier()#(n_neighbors=10)from numpy import genfromtxta = open('list.csv', 'r+')#用r+也可以reader = csv.reader(a)#按行读取内容#...

机器学习sklearn之neuralnetwork查看数据集from sklearn.datasets import load_digits digits= load_digits()print(digits.data.shape) import pylab as plpl.gray()pl.matshow(digits.images[0])pl.show()进行训练fr...

机器学习sklearn之kmeans准备数据import numpy as np x1 = np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9]) x2 = np.array([1, 3, 2, 2, 8, 6, 7, 6, 7, 1, 2, 1, 3]) x = np.array(list(zip(x1, x2))).reshape(l...

机器学习sklearn之线性回归（Linear Regression）LRsklearn拟合数据的基本步骤：读取数据拟合数据预测数据在这里要用到genfromtxt函数numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_...

机器学习决策树之sklearn的实现实现决策树的应用分为三步：准备数据：即将数据读取为数据（x），标签格式（y）拟合数据：导出sklearn模型，调用模型，生成dot文件可视化数据：对模型利用Graphviz（数据可视化软件）进行可视化导入一些sklearn的库以及csvfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerimpo...

人脸识别的SVM算法PCA降维,然后训练#最后查看正确率，classification_report以及confusion_matrix 以及绘制出特征图和预测结果from __future__ import print_function#在开头加上from __future__ import print_function这#句之后，即使在python2.X，使用print就得像pytho...

sklearn实现svmfrom sklearn import svm#导出svmx = [[2, 0], [1, 1], [2, 3]]#数据y = [0, 0, 1]#标签clf = svm.SVC(kernel = 'linear')#实例化clf.fit(x, y)#拟合print (clf)# get support vectorsprint (clf.suppor...

进行交叉validation时，划分交叉验证集，此处以五折交叉验证集的划分为例子（python实现）# -*- coding: utf-8 -*-import os,os.path as opimport numpy as npimport randomtrain_txt = '/media/dell/dell/data/huawei_remotesensing/train/train1...