数据标准预处理合集_python机器学习sklearn库
文章目录 数据获取①归一化 MinMaxScaler1.1默认调用1.2了解相关属性/参数②正则化 Normalizer2.1默认调用2.2相关属性/参数③标准化3.1默认调用3.2相关属性/参数④二值化4.1默认调用4.2相关属性/参数数据获取 以鸢尾数据为例，首先加载数据集。from sklearn.datasets import load_iris dataset = load_iri...
python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据
文章目录 摘要1.数据获取2.数据集分割与初步训练表现3.测试不同近邻值4.交叉检验5. 十折交叉检验6.输出预测结果摘要本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具，以某网站电离层数据为案例，使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验，最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利！1.数据获取1.点击.....
关于python机器学习cross_val_score()交叉检验的参数cv实际默认为5这件事，你怎么看？
小啾在测试中发现，cross_val_score()的cv参数， 该参数在源码中默认值为None，但是在实际使用时，默认值为5，默认效果为K-Fold交叉验证（K即cv）。 即默认将数据分成大小相同的K份，即5个子集， 从中随机选择4个作为训练集，另1个是测试集。该过程重复进行，所以共有5个组合。 即验证后得到一个装有5个元素的一维数组。 以检验准确率为例： 对比以下代码及其输出结果： ...
python机器学习classification_report()函数 输出模型评估报告
classification_report()是python在机器学习中常用的输出模型评估报告的方法。 classification_report()函数介绍 classification_report()语法如下： classification_report( y_true, y_pred, labels=None, ...
python机器学习实现oneR算法 以鸢尾data为例
oneR即“一条规则”。oneR算法根据已有的数据中，具有相同特征值的个体最可能属于哪个类别来进行分类。 以鸢尾data为例，该算法实现过程可解读为以下六步： 文章目录 一、 导包与获取数据二、划分为训练集和测试集三、定义函数：获取某特征值出现次数最多的类别及错误率四、定义函数：获取每个特征值下出现次数最多的类别、错误率五、调用函数，获取最佳特征值六、测试算法一、 导包与获取数据以均值为阈...
python机器学习 train_test_split()函数用法解析及示例 划分训练集和测试集 以鸢尾数据为例 入门级讲解
文章目录 train_test_split()用法获取数据划分训练集和测试集完整代码脚手架train_test_split()用法python机器学习中常用 train_test_split()函数划分训练集和测试集，其用法语法如下：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, tes.....
Python 机器学习实战(二)：三个人也能联机下五子棋？怎么赢？
目录0 写在前面1 效果展示2 项目需求与技术选型3 主要接口设计4 项目流程4.1 登录注册4.2 智能走子5 项目实现5.1 用户管理5.2 选子与游戏大厅玩家等待5.3 AI智能走子6 项目实际运行展示0 写在前面人工智能被广泛用于棋类对弈的主要原因是：棋类对弈自古以来就被认为是人类智力活动的象征，若人工智能成功达到、甚至高于人类水平，则就代表AI的发展潜力，从而吸引更多研究者关注并投身其....
Python 机器学习实战(一)：手撕决策树的原理、构造、剪枝、可视化
目录0 写在前面1 什么是决策树？2 常见决策树算法2.1 ID3算法2.2 C4.5算法2.3 CART算法3 Python实现ID3决策树算法3.1 架构设计3.2 信息熵与信息增益计算3.3 生成决策树3.4 决策树可视化3.5 决策树剪枝0 写在前面Python 机器学习实战专题旨在基于Python实现机器学习的经典算法，例如线性回归LR、决策树DT、神经网络、支持向量机SVM等，...
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(五）
附件：仿照实现sklearn中的kNN分类器，调用方法完全一样。pycharm，sublime，记事本可以用各种写，你懂的kNN.py:import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter from .metrics import accuracy_score class KNNClassifier: .....
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(四）
07 数据归一化处理import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt最值归一化Normalizationx = np.random.randint(1, 100, size = 100) (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)) # 最值归一化 # 对矩阵的处理 X = np.random.randin....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
人工智能平台 PAI您可能感兴趣
- 人工智能平台 PAI图像
- 人工智能平台 PAI分类
- 人工智能平台 PAI优化
- 人工智能平台 PAI应用
- 人工智能平台 PAI模型
- 人工智能平台 PAI游戏
- 人工智能平台 PAI人工智能
- 人工智能平台 PAI rag
- 人工智能平台 PAI供应链
- 人工智能平台 PAI pai-chatlearn
- 人工智能平台 PAI pai
- 人工智能平台 PAI机器学习
- 人工智能平台 PAI算法
- 人工智能平台 PAI数据
- 人工智能平台 PAI平台
- 人工智能平台 PAI训练
- 人工智能平台 PAI实战
- 人工智能平台 PAI构建
- 人工智能平台 PAI ai
- 人工智能平台 PAI入门
- 人工智能平台 PAI实践
- 人工智能平台 PAI深度学习
- 人工智能平台 PAI方法
- 人工智能平台 PAI特征
- 人工智能平台 PAI阿里云
- 人工智能平台 PAI部署
- 人工智能平台 PAI代码
- 人工智能平台 PAI技术
- 人工智能平台 PAI学习
- 人工智能平台 PAI报错
阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。
+关注
