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K近邻算法——sklearn:预测电影分类
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt from sklearn…… -
如何在GPU上运行pandas和sklearn?
当涉及大量数据时,Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快,但处理大量数据仍然效率不高。 在以前过去,GPU …… -
鸢尾花数据种类预测、分析与处理、scikit-learn数据集使用、seaborn作图及数据集的划分
一、鸢尾花种类预测 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理,Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集 鸢尾花数据集包含了 …… -
浅谈sklearn中DBSCAN的欧式距离(Euclidean Distance)的计算
DBSCAN根据密度聚类,常用欧式距离(Euclidean Distance)来度量数据之间的距离。笔者学习发现DBSCAN中欧式距离的计算先后调用了sklearn.neighbors.NearestNe…… -
【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-步长的进一步理解和max_iter
视频作者:菜菜TsaiTsai 链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili 既然参数迭代是靠 梯 度 …… -
超参数寻优
超参数寻优 文章目录 超参数寻优 一、集成学习类 1.网格搜索 2.随机搜索 3.贝叶斯优化 4.optuna 5.hyperopt 二、神经网络类 1.ray-tune 2.optuna…… -
机器学习中基本符号表示和常用术语
目录 一. 基本符号表示 二. 常用术语 1. 精准率计算(precision) 2.召回率计算(recall) 3.准确率的计算(accuracy) 4.F1 Score 5. G分数 6. …… -
【机器学习】拟合优度度量和梯度下降(红酒数据集的线性回归模型sklearn&Ridge)
文章目录 一.拟合优度度量(可决系数) 1.1总离差平方和的分解 1.2 TSS=ESS+RSS 1.3 红酒数据集实例R2_score实现代码 二. 梯度下降 2.1 损失函数直观…… -
机器学习-基础知识、sklearn库、评估指标、python数据处理库
文章目录 1. 机器学习基本概念 1.1. 常用算法 1.2. 基本概念 1.3. 机器学习步骤框架 1.4. 机器学习中分类和预测算法的评估 1.5. 分类与回归问题 2. s…… -
【机器学习大杀器】Stacking堆叠模型-English
1. Introduction The stacking model is very common in Kaglle competitions. Why? 【机器学习大杀器】Stacking堆叠模型(English) 1. Introduct……