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文章目录半监督学习之self-training半监督学习之self-training原文章一，半监督学习 半监督学习是一种介于监督式学习和无监督学习之间的学习范式，我们都知道，在监督式学习中，样本的类别标签都是已知的，学习的目的找到样本的特征与类别标签之间的联系。一般来讲训练样本的数量越多，训练得到的分类器的分类精度也会越高。但是在很多现实问题当中，一方面由于人工标记样本的成本十分高昂，导致了有
实际上sklearn的标准库是scikit-learn，需要这样安装，都失败几次了，还傻傻的安装上面的玩意，诶，记个笔记张张记性。一直以为sklearn是标准库的名字，结果一直在这样安装。
最后，我看到评论里有人说可以更新一下sickit-learn的包，就抱着试试的心态，没想到成功了。（难道是scikit-learn就在一小时内悄咪咪更新了？可以把这些相关的包更新一下试试，（当然，对我没用）。或者直接pip install sklearn，在终端会显示你的包是不是满足条件的。今天在跑机器学习相关的代码，一小时前还好好的，一小时后突然在import sklearn这行代码上报错，报的
问题刚开始学习 sklearn ，运行下面的代码时报错，from sklearn.feature_extraction import DictVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizerfromsklearn.preprocessing importMinMaxScale
收敛警告：lbfgs无法聚合（状态=1）：停止：迭代总数达到限制。增加迭代次数（最大值）或缩放数据，我正在用逻辑回归模型（Logistic Regression）做一个二分类任务，使用封装好的模型，
coef_和intercept_都是模型参数，即为w。intercept_为w0。coef_为w1到w4。
要在 Python 中绘制 AUC 曲线，首先需要安装并导入必要的库，其中包括 matplotlib 和 sklearn。安装这些库的方法是使用 pip，在命令行中输入以下命令：pipinstall matplotlibpip install sklearn...
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score
print(__doc__)import numpy as npfrom sklearn.cluster import DBSCANfrom sklearn import metricsfrom sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# ##################
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能
sklearn
——sklearn
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