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KNN 实现手写数字分类
萌新入门机器学习的第一个手把手案例零基础尝试Kaggle-Titanic - Machine Learning from Disaster附代码
K-Means聚类算法是一种非层次聚类算法，在最小误差的基础上将数据划分了特定的类，类间利用距离作为相似度指标，两个向量之间的距离越小，其相似度就越高。已知中国部分二级城市的经纬度，要求利用经纬度坐标进行K-Means聚类分析。...............
本文借助pytorch中的transforms和dataloader等实现了图片数据的读入和预处理，并分割了训练集和测试集。
Adaboost入门教程——最通俗易懂的原理介绍（图文实例）
看来gpt， 有的时候并不好用，那就再找找其他的，就是为了找到一个合适的版本嘛！：如果你只想将一个 Series 对象附加到另一个 Series 对象的末尾，可以使用。这个时候，就明白了，装一下pandas1.5.2就可以了。确保根据你的需求选择正确的方法来操作 Pandas Series 对象。所以当面临这种问题的时候大概率换一下版本就ok了。：如果你想要将多个 Series 对象连接在一起，可
电商直播间数据分析，电商直播间成交金额预测，随机森林，梯度提升模型。
本文做为机器学习数据分析的练习案例，仅供学习、参考和比赛准备，侵权立删
汽车价格预测，机器学习全流程（数据的读取，清洗特征工程可视化分析模型的训练选择。交叉验证搜索超参数变量重要性分析。）
Kaggle 数据分析挖掘实战，二分类问题，四种模型 Kaggle Score 均分77。本专栏内容如果有新的更好的方法会不断更新，如果有友友有更好的处理方式得到更高的分，也同样欢迎评论。
前言最近在搞一个多标签分类项目，涉及到metrics的选择，正好趁此搞清楚metrics里常用的几种average方式，官方api（见下图）里的解释感觉有的关键点还是不清晰，还是要自己摸索计算验证一番。说到这里不得不吐槽一下，网上一搜全是直接把API里的翻译成中文，然后就发一篇博文，请问有什么意义呢？还不如不发，浪费查找者的精力。所以决定写一篇具体的分析，加深自己及对此有疑问的同道的理解。下面就开
在这篇文章中，我们将深入了解Elastic-Net回归——一个在统计学和机器学习领域中广泛应用的高效工具。Elastic-Net回归结合了岭回归和Lasso回归的特点，能够有效处理特征选择和正则化问题，尤其在面对包含多重共线性特征的复杂数据集时表现出色。
安装sklearn相对简单，因为它是一个Python库，可以通过Python的包管理器pip来安装。
有一系列猫和狗的图片，通过对猫和狗用一些描述性特征如颜色等构造一个分类器对其进行分类，单个颜色特征可能无法得到一个准确的分类器，需加入一些其他特征，随着特征的增加，分类器性能随之增加，即分类准确率更高，但当特征数量达到一定规模后，分类器性能是下降的。线性回归进行训练学习的时候模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回归的两种关系，非线性关系的数据，也就是存在很多无用的特征或者现实中的事物特征跟目标
对sklearn库中linear models模块里的线性模型的不同类型的方法优缺点与使用注意事项，进行一个简单的学习，与学习记录。
特征选择是机器学习中很重要的一部分，构造并选取合适的特征，能极大的提高模型的表现。sklearn中feature_selection模块提供了一些特征选择方法。包括方差阈值法、相关性过滤法、嵌入法和包装法等。本文通过鸢尾花数据集详细介绍这些方法的使用
优化器参数torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr ,eps=args.epsilon)epsilon从0.1到1e-06,测试auc从0.6到0.9太可怕了，torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr,weight_decay=0.0005)加入weight_decay又到0.68附近去掉weight_deca
主要解决办法是改用包，并在所有相关文件中更新依赖。如果仍然遇到问题，可以检查其他依赖包是否正确更新并兼容新的包名。
-- coding: utf-8 --“”"@Time : 19-10-1 上午7:32@Author : lei@Site :@File : 神经网络预测股票.py@Software: PyCharm“”"股票预测import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_te...
任务描述本关任务：利用sklearn对数据进行标准化。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.为什么要进行标准化，2.Z-score标准化，3.Min-max标准化，4.MaxAbs标准化。第2关：非线性转换任务描述本关任务：利用sklearn对数据进行非线性转换。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.为什么要非线性转换，2.映射到均匀分布，3.映射到高斯分布。为什么要非线性转换在上一关中已
神经网络架构搜索是一种自动化机器学习技术，旨在通过搜索有效的神经网络结构来解决特定任务。与传统的手工设计神经网络结构相比，NAS通过自动化搜索过程来发现更加高效和精确的神经网络结构，从而提高模型的性能和泛化能力。神经网络架构搜索是一种自动化机器学习技术，旨在通过搜索有效的神经网络结构来解决特定任务。本文介绍了神经网络架构搜索的定义、应用场景与主要的研究方向，以及NAS的工作流程，并通过Python
多层网络是一种深度学习模型，也称为深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）。它由多个神经网络层（或称为隐藏层）组成，每一层包含多个神经元（或节点），用于逐层提取和学习输入数据的特征表示。
首先我们需要明确一点，父进程本质上只是一个管理关系，父子进程本质上仍然是两个独立运行的进程，也就是说kill掉父进程，子进程仍然会运行（这时候子进程就处于一个特殊的状态，我们后续也会介绍），同样的kill掉子进程，父进程也是不会受到影响的。当子进程想要使用父进程的数据时，就会拷贝一份到子进程的PCB中，这样子进程的变量如何变化也不会影响到父进程了，因此当fork函数返回时，也会触发写时拷贝，此时两
导入所需要的库import numpy as npimport pandas as pdfrom matplotlib import font_manager as fm, rcParamsimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_split # 用于分割数据集将sklearn中的da
文章目录前言使用方法总结前言有时候很多库的安装直接用pip install这个命令安装可能会比较慢，甚至都安装不了，这个时候可以考虑使用清华镜像安装，速度比较快，而且安装比较给力。下面是安装pulp这个库为例使用清华镜像安装库，使用的时候可以直接复制代码，然后把pulp替换成想要安装的库就行了，比如sklearn。使用方法代码如下：##下面是安装pulp这个库为例使用清华镜像安装库!pip ins
python中孤立森林算法实例使用python中sklearn库自带的IsolationForest构建孤立森林，并训练预测数据，同时使用plt画图展示import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.ensemble import IsolationForestimport csv#读入数据def loadData(fil
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