目录简单理论介绍kNN算法之约会网站配对（Python）scikit-learn实现简单理论介绍K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法应该是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：与它附近的k个样本比较，与它最相似（即特征空间中最邻近）的这K个样本中，大多数属于某一个类别，则该样本就属于这个类别。对于两个n维向量x和y，距离度量
文章目录前言单输出分类问题KN分类器质心分类器NCA直接分类降维对比识别手写数字回归问题多输出人脸示例 前言由于项目需要使用近邻算法进行分类，便读了一些官方案例。单输出分类问题KN分类器scikit-learn实现了两个不同的最近邻分类器：KNeighborsClassifier基于实现学习RadiusNeighborsClassifier,在数据未被均匀采样的情况下，基于半径的邻居分类Radi
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2023-12-24 18:52:22
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文章目录sklearnscikit-learn数据集`sklearn.datasets`：加载获取流行数据集`sklearn`大数据集`sklearn`数据集返回值介绍查看数据分布seaborn数据集划分api交叉验证概念目的api机器学习基本流程特征预处理归一化标准化 sklearnscikit-learn数据集sklearn.datasets：加载获取流行数据集datasets.load_*
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2024-02-04 00:37:13
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机器学习常用算法小结有监督有答案的商用最多的，主要是分类无监督没有答案半监督部分有答案使用有答案的数据进行训练模型，然后使用陌生数据进行验证过拟合和欠拟合过拟合：使用样本的特征过多，导致很多无用的特征被加入到计算中，导致模型泛化受到过多无用特征的影响，精度变得很低欠拟合：在选取特征时，选取的过于简单，主要的特征没有获取，导致模型在测试集上的表现很差kNNk近邻算法距离抽象的问题，采用欧式距离最近的
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2024-01-02 08:55:06
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一、K邻近算法的基本概念 一个样本在特征空间中最邻近(距离)的K个样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。二、sklearn使用欧氏距离实现KNN算法 # 倒入sklearn库中的KNN算法类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 创建KNN算法实例并设置K值
KNN_classifier = KNeighb
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2024-02-02 06:11:02
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sklearn数据集数据集划分sklearn机器学习算法的实现-估计器在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，分类器和回归器都属于estimator，是一类实现了算法的API1、用于分类的估计器：sklearn.neighbors k-近邻算法sklearn.naive_bayes 贝叶斯sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑
# 机器学习与 Scikit-learn 简介
机器学习是一种人工智能技术，使计算机能够通过数据进行学习和做出决策。不论是图像识别、自然语言处理还是游戏对战，机器学习都展示出了巨大的潜力。在众多机器学习框架中，Scikit-learn（通常简称为sklearn）因其易用性和强大的功能而备受青睐。本文将说明如何安装Scikit-learn，并通过简单的示例展示其应用。
## 安装 Scikit-
本文由观看B站黑马视频所写机器学习的概述人工智能概述机器学习与人工智能、深度学习机器学习、深度学习能做些什么什么是机器学习解释
原创
2022-05-15 12:57:29
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回归树重要参数，属性和接口【1】criterion【2】交叉验证cross_val_score【3】实例：一维回归的图像绘制绘制图像 重要参数，属性和接口class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='mse'
,splitter="random"
sklearn快速入门教程 – 准备工作1. 前言sklearn全称 scikit-learn，它是一个集成了目前市面上最常用的机器学习模型的库，使用起来非常轻松简单，因此获得了广泛的应用。从官网显示数据来看，这个项目始于2007年，工具箱在2011年正式发布，并且在机器学习顶级杂志 Journal of Machine Learning Research 发表了对应的论文。能在JMLR上发文章就
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2024-01-10 21:00:15
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常用算法在Sklearn中的关键参数详解聚类算法K-Means算法基于Sklearn中的参数from sklearn.cluster import KMeans
KMeans(n_clusters=8
, init='k-means++'
,n_init=10
,max_iter=300
, tol=0.0001
, preco
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2024-01-08 11:54:17
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来源：https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7811126.html 0 简介 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪
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2021-06-14 10:52:00
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线性回归思想通过学习，找到属性的线性组合来预测输出标记。损失函数一般采用均方误差作为损失函数：优化方法梯度下降法（不满秩情况使用，收敛较慢，有可能求得局部最小值）正规方程求解-最小二乘法（需要X是满秩的，即样本数大于特征数）形式一般线性回归岭回归（Ridge）:防止过拟合，损失函数加入正则化项，L2范数lasso：加入正则化项，L1范数ElasticNet：L1和L2范数混合评价LR.score(
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2024-01-28 07:45:10
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学习曲线如果模型在训练数据上表现良好，但根据交叉验证的指标泛化较差，则你的模型过拟合。如果两者的表现均不理想，则说明欠拟合均方误差 mean squared error训练测试分 train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as np import matplotlib.pyplot
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2021-07-13 18:21:18
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Pipeline: Parameters steps : 步骤：列表(list) 被连接的（名称，变换）元组（实现拟合/变换）的列表，按照它们被连接的顺序，最后一个对象是估计器(estimator)。memory:内存参数,Instance of sklearn.external.joblib.Me ...
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2021-07-21 10:27:00
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常见的机器学习算法以下是最常用的机器学习算法，大部分数据问题都可以通过它们解
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2022-09-10 01:15:20
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0 背景在上一篇文章《深度学习之openvino预训练模型测试》，我们介绍了如何使用 intel 提供的预训练模型完成语义分割任务。但在用 public 预训练模型时，发现我的 openvino 版本较低不支持，因此，对我的 sdk 进行了升级，继续介绍如何使用预训练模型的方法。升级安装方法参考《深度学习之win10安装配置openvino》 ，升级后的版本为 Version
目录1 数据集1.1 可用数据集1.1.1 Scikit-learn工具介绍1.1.2 安装1.1.3 Scikit-learn包含的内容1.2 sklearn数据集1.2.1 scikit-learn数据集API介绍1.2.2 sklearn小数据集1.2.3 sklearn大数据集1.2.4 sklearn数据集的使用
原创
2022-09-05 08:37:58
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线性模型Scikit-Learn中的线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt#创建数据集X=2*np.random.rand(10,1)#100行1列的随机初始化向量y=4+3*X+np.random.randn(10,1)#创建模型实例lin_reg=LinearRegress
原创
2021-07-13 18:21:20
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模型的介绍根据问题特点选择适当的估计器estimater模型：分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,…) 回归 (Lasso,ElasticNet,SVR,…) 聚类(KMeans,…) 降维(PCA,…)机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型：
分类：
线性分类器（如LR)支持向量机（SVM）朴素贝叶斯
