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RSS订阅原创 sklearn学习（6）决策树
sklearn的决策树相关在DecisiontreeClassifiter这个函数中，一般决策树节点的选择有两种，其一是基尼指数gini，其二是信息增益entropy，而基尼指数要求越小越好，信息增益越大越好。为了预防决策树过拟合，可以在决策树中加入剪枝，又分为预剪枝和后剪枝。下面通过一个数据演示决策树。加载数据并划分，决策树数据一般不需要标准化或均一化。创建决策树，创建了三种，无剪枝、预剪枝和后剪枝。
2025-12-04 21:53:28
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原创 sklearn学习（5）线性回归和逻辑回归
sklearn的线性回归在LinearRegression类，而逻辑回归在LogisticRegression类。逻辑回归加载数据并标准化划分数据集和测试集。线性回归生成数据并划分数据集和测试集。
2025-12-02 15:22:55
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原创 sklearn学习（4）K近邻（KNN）
本文介绍了K近邻(KNN)算法的基本原理及其在分类任务中的应用。KNN通过计算新样本与k个最近邻样本的距离进行分类，通常需要先对数据进行标准化处理。文章演示了使用scikit-learn实现KNN分类的完整流程，包括数据加载、标准化、训练测试集划分、模型训练和评估。关键参数包括邻居数量n_neighbors、权重weights和距离度量metric等。最后通过准确率和分类报告评估模型性能，在Iris数据集上实现了较好的分类效果。KNN算法简单直观，无需显式训练过程，适合作为机器学习入门方法。
2025-12-01 10:37:05
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原创 sklearn学习（3）数据降维
本文介绍了机器学习中的特征选择和特征提取方法。特征选择方法包括：1）移除低方差法，通过VarianceThreshold过滤方差小的特征；2）单变量统计法，使用SelectKBest基于统计检验选择最佳特征；3）基于模型的选择，如Lasso正则化选择重要特征。特征提取部分重点讲解了PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）两种降维技术：PCA是无监督方法，追求最大化方差；LDA是有监督方法，需使用标签信息，追求最大化类间距离和最小化类内距离。
2025-11-29 19:10:32
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原创 sklearn学习（2）数据预处理
本文介绍了机器学习中常用的特征提取与数据预处理方法：1）类别特征处理使用OneHotEncoder进行独热编码；2）字典特征提取采用DictVectorizer；3）文本特征统计使用CountVectorizer（需配合jieba中文分词）；4）TF-IDF特征提取使用TfidfVectorizer评估词重要性；5）缺失值处理通过SimpleImputer进行均值/中位数等填充；6）数据归一化（MinMaxScaler）和标准化（StandardScaler）方法。
2025-11-28 10:20:33
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原创 sklearn学习（1）加载数据
摘要：本文介绍了sklearn库中数据加载和划分的基本方法。主要包括三种数据加载方式：load_*加载小型数据集、fetch_*加载大型数据集、make_*生成人造数据集。以鸢尾花数据集为例，演示了如何获取特征数据(x)和标签(y)。同时讲解了train_test_split函数的使用方法，包括参数设置如test_size、random_state、shuffle和stratify等，用于将数据集划分为训练集和测试集。文章为机器学习数据预处理提供了基础指导。
2025-11-23 21:58:26
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原创 scipy在机器学习中的应用（5）：差值和优化
本文介绍了scipy.interpolate模块中的插值方法，包括一维、二维和网格数据插值。一维插值使用interp1d函数，支持多种插值方式（如线性、二次、三次等）。二维插值通过RegularGridInterpolator实现，需要输入自变量和因变量网格数据。网格数据插值使用griddata函数，可处理不规则数据点，提供最近邻、线性和三次插值方法。此外，还介绍了RectBivariateSpline进行矩形二元样条网格插值，该方法需要单调递增的网格坐标和对应的值矩阵。文中通过示例代码展示了各种插值方法的
2025-11-22 11:02:07
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原创 scipy在机器学习中的应用（4）：空间距离
摘要：Scipy的spatial模块提供了多种距离计算和空间分析功能。pdist函数计算数据集中点对间的距离（欧氏、曼哈顿、明氏、余弦等），cdist计算两组数据间的距离。squareform函数实现压缩距离向量与方阵格式的转换。KDTree支持高效近邻搜索，包括k近邻和半径查询。ConvexHull计算凸包，Delaunay实现三角剖分。这些功能广泛应用于数据分析、机器学习和计算几何领域。
2025-11-21 11:07:14
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原创 scipy在机器学习中的应用（2）：线性代数相关
solve(a,b)a是未知数的系数，b是等号右边的常数构成的向量。输出为两个，第一个是特征值，第二个每一列是特征值对应特征向量。scipy线性代数矩阵相关运算在他的linalg类中。主要使用norm函数，传入不同的ord。2范数：所有元素平方和 再开根号。无穷范数：所有元素的绝对值最大值。（6）求解线性方程组 solve。（5）求特征值和特征向量eig。（1）求方阵的行列式值det。1范数：所有元素的绝对值之和。0范数：向量中的非0数。（2）求矩阵逆inv。
2025-11-17 22:46:27
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原创 scipy在机器学习中的应用（1）：优化和拟合
它的基本用法需要传入上个参数，fun是要优化函数的形式，x0是x的初值，应该为array类型，args传入的是一个元组，里面是被优化函数除x以外的参数的值，如有需要还可以传入bounds参数，用以限制x的取值范围，在制定范围内求最小值。leastsq()函数需要传入至少三个参数，第一个参数是误差函数，其为目标拟合函数值（需要自己根据数据设置）-实际值，第二个参数是，目标拟合函数里面除x 之外的参数的初值，一般随便给，第三个参数是有要拟合的数据 x y 构成的元组。自定义拟合（curve_fit）
2025-11-16 11:10:37
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原创 指针详解（一）
上面这几种传入数组参数都是正确的，如果传入数组，就要在形参的位置写一个相同类型的数组，数组大小可以不写，但[]必须有，如果是传入数组的首元素地址，就必须在形参的位置写一个首元素类型对应的指针。前面三个都很好理解，主要看第四个首先parr3与[10]结合说明parr3是一个数组，之后去掉数组看和三个一样，说明这个数组存放的数组指针，并且每个数组指针指向的是有5个整型元素的数组。上图中print1是以数组的名字传入的，print2是数组指针传入的，但是在函数内部的使用是完全可以一样的。指向的是同一个地址空间。.
2025-11-14 00:25:18
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原创 numpy基本操作3：运算
这三个函数分别是 np.sum()，np.max()，np.min()，如果只传入矩阵则是求整个矩阵的和、最大值、最小值，如果再传入axis=0则是按列求，axis=1则是按行求。这里索引是按照行来写的，第一行0，1，2，3；如果一个矩阵和一个常数进行比较，就用这个矩阵每一个数和这个常数比较，返回值为与原矩阵形状相同的矩阵，若满足则为True，若不满足则为False。累加表示的是这矩阵的前n个相加后按顺序放到一个序列中，累减是一个矩阵的每一列减去前一列的差对应放到矩阵的，新矩阵会比原矩阵少1列。
2025-11-12 20:20:08
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原创 stm32与串口屏点灯学习
点击右侧按钮三次即为创建三个按钮，并分别点击按钮控件，更改属性font为0，表示使用字库中的第一个字库，并分别修改txt内容，分别改为：开灯、关灯、闪烁。本项目主要是使用stm32核心板和触摸式串口屏，通过点击串口屏上的按钮控制单片机进行点灯操作。点击左上角调试按钮进入调试界面，分别点击3个控件可以看到下方有发出01，02，03 的指令。3.点击页面，右侧属性中更bco为绿色，即为更改页面颜色为绿色。在工具中点击字库制作，也可以在字库选项下选择之前制作的字库。就此，串口屏就写好了，下载到串口屏即可。
2024-07-09 17:34:25
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原创 指针详解（二）
这个signal （int ，void（*）（int））是一个函数，其参数是int 和void（*）（int），原代码去掉这些是void （*）（int）说明这个函数的返回值是一个函数指针，参数是int 无返回值。通过函数指针调的函数，把一个函数的地址传给另外一个函数，，当这个指针被用来调用其所指的函数时，我们就说这是回调函数，回调函数不是由该函数的实现方直接调用，而是再特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的。signal函数的返回类型是一个函数指针，该函数指针指向的函数参数是int，返回值是void。
2022-08-23 11:41:28
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原创 C语言之路第十二天：初识指针
1，什么是指针在计算机科学中指针是编程语言中的一个对象，利用地址，它的值直接指向存在电脑存储器另一地方的值。也就是说char类型是占一个字节，则char*类型的指针解引用访问一个字节，而int占4个字节，而int*类型的指针解引用时候访问4个字节。即地址-地址，得到的是俩指针之间的元素个数包括被减指针对应的元素，不包括减数针。1是sizeof（arr），这里的arr代表的是整个数组，求出来的是整个数组的大小。野指针就是指针指向位置是不可知的（随机的，不正确的，没有明确限制的）...
2022-08-01 08:14:22
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原创 C语言之路第四天：单目操作符（续），关系操作符，逻辑操作符，条件操作符，逗号表达式
单目操作符（续），关系操作符，逻辑操作符，条件操作符，逗号表达式
2022-07-04 19:56:25
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空空如也
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