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ImportError: libgfortran.so.4: cannot open shared object file: No such file or directory>>> import mglearnTraceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>...
1.使用环境IDE：Jupyter Lab，使用Python2 kernel实现模型可视化：GraphViz，可以直接在jupyter中使用；Netronwindow版本模型转化：在onnx/onnx-ecosystem容器中进行2.代码创建并训练模型import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport...
中毒症状：服务器cpu负载升高top查看进程 会发现一个名为kdevtmpfsi 的程序在占用杀掉之后重启可以推测有守护进程 排查后守护进程为kinsing杀掉守护进程 间隔一会又重新启动定时任务中有每秒都在执行的脚本 要删掉间隔一星期或者两个星期又卷土重来建议挖矿程序可以通过docker镜像下载服务和redis 动态加载配置 获取主机权限1、平时中间件要绑定内网网卡，禁止bind 0.0.0.0
上一节讲述了线性模型，Logistic回归模型，Softmax模型，他们这种通过定义损失函数，然后计算损失函数的梯度，并求平均值来更新参数。下面介绍一种新的模型。六、支持向量机（Support Vector Machines） 支持向量机（SVM）是一种非常强大的机器学习模型，能够进行线性、非线性分类、回归问题，还能检测异常值。SVM特别适用于复杂但小型或中型的数据集的分类。1、线性S
前言（Preface）第一部分 机器学习基础（Part I. The Fundamentals ofMachine Learning）第1章 机器学习概述（Chapter 1. The Machine LearningLandscape）（待更新）第2章 端到端机器学习项目（Chapter 2. End-to-End MachineLearning Project）第3章 分类（Chapter 3
最近在做机器学习任务的时候发现我自己的数据集太大，直接用sklearn 跑起来时间很长，然后问GPT得知了有CUML库，后来去研究了一下，发现这个库只支持linux系统，从官网直接获取下载命令基本上也实现不了最后，选择使用AutoDL租了一个GPU来安装这个库。具体步骤如下。如果是正常讨论的话本身电脑就是liunx系统，按照道理说，直接去下面的官网链接去过去下载指令就可以了。进去之后的界面如下，反
声明：代码的运行环境为Python3。Python3与Python2在一些细节上会有所不同，希望广大读者注意。本博客以代码为主，代码中会有详细的注释。相关文章将会发布在我的个人博客专栏《Python从入门到机器学习》，欢迎大家关注。下面开始我们的第六讲：Sklearn库和TensorFlow框架。 目录一、Python机器学习基础之Python的基本语法（一）二、P...
听朋友说他在使用机器学习库sklearn的时候导入 import sklearn的时候没有sklearn库，出现了ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'这样的错误，于是本文分享一下安装方法
python的sklearn很方便训练一些机器学习模型，但是c++调用推理时会出现各种意料之外的问题。可以实现c++用onnxruntime调用sklearn。
解决方案：pip install --pre --extra-index https://pypi.anaconda.org/scipy-wheels-nightly/simple scikit-learn
本文为大家总结了监督学习和无监督学习中常用算法原理简单介绍，包括了代码的详细详解，是机器学习的入门学习，同时也是AI算法面试的重点问题。主要包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、k近邻算法、SVM、PCA、K-Meams等。
Python的sklearn库安装教程
本文综述了监督学习中多种分类算法的核心概念与应用示例，强调了从线性模型到非线性核方法、支持向量机(SVM)及神经网络模型的演变。线性模型如普通最小二乘法和岭回归，通过优化误差和正则化策略处理简单至中等复杂度的数据分类。岭回归通过引入惩罚项提高模型在多重共线性数据上的稳定性。线性和二次判别分析(LDA/QDA)提供了解决分类问题的经典框架，尤其适合具有特定统计属性的数据分布。核岭回归和SVM引入核
回归分析是一种统计方法，用于确定因变量（目标变量）和自变量（预测变量）之间的关系。回归分析的目标是建立一个模型，通过自变量预测因变量。回归分析是机器学习中的一类重要方法，用于预测连续变量。本文介绍了几种常见的回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso 回归、弹性网络回归、决策树回归和支持向量回归，并展示了它们的数学公式、特点、应用场景及其在 Python 中的实现。不同的回归算法适用于不同的应用场
特征工程介绍及常用方法总结（含代码）
Python sklearn学习之数据预处理——标准化文章目录Python sklearn学习之数据预处理——标准化1. 数据集常见标准化方式min-max标准化(Min-Max-normalization)z-score 标准化(zero-mean-normalization)2. 数据标准化实现2.1 z-score 标准化(zero-mean-normalization)2.1.1 Sta.
本篇，介绍了PSO优化算法的原理与迭代步骤，并采用PSO粒子群优化算法寻找支持向量机SVM算法的最佳参数进行分类，并取得了很好的模型效果，供大家参考学习。
学习岭回归与LASSO回归模型的sklearn实现。岭回归：平方和（L2正则化）；LASSO回归：绝对值（L1正则化）。以及通过数据可视化来分析调参
推荐使用方法一，但我自己也是通过方法二解决的，哈哈。
简述特征的选取方式一共有三种，在sklearn实现了的包裹式(wrapper)特诊选取只有两个递归式特征消除的方法，如下：recursive feature elimination ( RFE )通过学习器返回的 coef_ 属性 或者 feature_importances_ 属性来获得每个特征的重要程度。 然后，从当前的特征集合中移除最不重要的特征。在特征集合上不断的重复递归这个步骤
本文在研究了论文的基础上，结合其他大佬的分析，加上自己的理解，叙述原理并独立用python实现，和sklearn包中函数对比，能完成独立成分提取。
本文将记录一下几个可以将模型参数分开进行调参的树形模型的调参顺序。以及几个能够加快调参速度的小技巧（主要介绍坐标下降）。（1）利用gridsearchcv的best_estimator_ 属性。（2）更改GridsearchcCV()参数cv。（3）使用 sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV替代GridsearchCV。
本文是对阿里云天池竞赛——零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测的学习记录，是一个很简单的baseline。
fit()函数，transform()函数，fit_transform()函数
1. 决策树介绍1. 信息熵2. 信息增益3. 信息熵和信息增益2. 使用sklearn实现决策树1. 导入包和数据2. 数据处理3. 开始训练模型4. 使用模型预测决策树可视化3. 附录1. 关于 `DictVectorizer( )`2. 关于 `dict(zip())`3. 关于 `tree.DecisionTreeClassifier`
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