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解决sns.load_dataset()加载失败问题&github下载缓慢问题

在通过seaborn加载鸢尾花数据时出现错误,根据提示信息可以知道,是我们数据加载失败了。搜索文件夹seaborn-data发现里面并没有数据集,所以我们需要去网上手动下载。方法一:去github上下载数据集,这是链接。下载完后解压到文件夹seaborn-data里就行。(这个文件夹是本身就存在的,在我的电脑里搜索就行)方法二:github的情况都知道,下载速度可能非常慢,所以我们可以利用国内的g

解决官网vscode下载缓慢问题

vscode.cdn.azure.cn如果是Mac请用Safari浏览器。进入vscode官方网站:https://code.visualstudio.com/Download 点击M下载vscode最新版本3.拷贝下载项地址(可以对着下载按右键,选新窗口打开),例如:https://az764295.vo.msecnd.net/stable/379476f0e13988d90fab105c5c1

#vscode
解决官网vscode下载缓慢问题

vscode.cdn.azure.cn如果是Mac请用Safari浏览器。进入vscode官方网站:https://code.visualstudio.com/Download 点击M下载vscode最新版本3.拷贝下载项地址(可以对着下载按右键,选新窗口打开),例如:https://az764295.vo.msecnd.net/stable/379476f0e13988d90fab105c5c1

#vscode
机器学习算法 07 —— 朴素贝叶斯算法(拉普拉斯平滑系数、商品评论情感分析案例)

文章目录系列文章朴素贝叶斯1 什么朴素贝叶斯分类2 概率复习2.1 朴素贝叶斯2.2 文章分类举例2.3 拉普拉斯平滑系数3 案例:商品评论情感分析4 朴素贝叶斯算法总结4.1 优缺点4.2 内容汇总朴素贝叶斯(NB)原理朴素⻉叶斯朴素在哪⾥?为什么引⼊条件独⽴性假设?在估计条件概率**P(X**∣**Y)**时出现概率为**0**的情况怎么办?为什么属性独⽴性假设在实际情况中很难成⽴,但朴素⻉叶

#机器学习#python
IDEA创建Maven —— 阿里云镜像、目录结构不完整、Tomcat启动后404

文章目录一、Maven安装以及配置环境变量二、IDEA创建Maven项目三、配置Tomcat四、创建好Maven项目出现的问题第一次在IDEA使用Maven时花费了大量时间在搞各种配置和环境,特此记录!!完整的目录结构:一、Maven安装以及配置环境变量官方下载链接:https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/1、建议下载不要选最新的,我第一次使用的

#maven
机器学习算法 05 —— 集成学习(Bagging、随机森林、Boosting、AdaBost、GBDT)

文章目录系列文章1 集成学习算法介绍2 Bagging和随机森林2.1 Bagging集成原理2.2 随机森林2.3 包外估计2.4 随机森林API3 案例:奥拓产品分类3.1 背景介绍3.2 数据集介绍3.3 评分标准3.4 实现过程4 Boosting介绍4.1 什么是Boosting4.2 实现过程4.3 Bagging集成和Boosting集成的区别5 AdaBost5.1 构成过程细节5

#机器学习#python#集成学习 +1
机器学习算法 03 —— 逻辑回归算法(精确率和召回率、ROC曲线和AUC指标、过采样和欠采样)

文章目录系列文章逻辑回归1 逻辑回归介绍1.1 逻辑回归原理输入激活函数1.2 损失以及优化2 逻辑回归API介绍3 案例:肿瘤良性恶性预测4 分类模型的评估4.1 分类评估方法混淆矩阵准确率精确率召回率F1-score4.2 分类评估API4.3 ROC曲线和AUC指标TPR与FPRROC曲线AUC指标绘制ROC曲线补充:解决类别不平衡问题1 构造不平衡数据集2 解决类别不平衡的方法过采样欠采样

#机器学习#python
机器学习入门 02 —— 环境搭建(Jupyter Notebook、默认路径 、扩展库的安装与使用)

机器学习基础环境安装与使用2.1 库的安装整个机器学习基础阶段会用到Matplotlib、Numpy、Pandas等库。如果是使用PyCharm开发,我们可以去PyCharm里直接安装。1、创建新项目并勾选下面两个选项2、在设置中找到当前项目,点击加号后搜索库名进行安装(matplotlib、numpy、pandas、tables、jupyter)3、后面新建的项目直接选刚刚创建的虚拟环境由于后面

#python#机器学习#jupyter
机器学习算法 02 —— 线性回归算法(正规方程、梯度下降、模型保存)

文章目录系列文章线性回归1 线性回归简介2 线性回归API初步使用3 数学求导复习4 线性回归的损失和优化4.1 损失函数4.2 优化算法正规方程梯度下降梯度下降生动解释梯度的概念梯度下降公式小结5 梯度下降方法介绍(了解即可)5.1 详解梯度下降算法相关概念复习梯度下降法的推导5.2 梯度下降法家族全梯度下降算法(FG)随机梯度下降算法(SG)⼩批量梯度下降算法(Mini-Batch)随机平均梯

#机器学习#python
机器学习入门 03 —— Matplotlib使用(折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图、堆叠柱状图等)

文章目录系列文章3.1 Matplotlib之Hello World1 Matplotlib介绍2 Matplotlib画图流程3.2 基础绘图功能(以折线图为例)1 坐标刻度、标签、网格、图像保存2 在一个坐标系里绘制多个图3 在一个图里绘制多个坐标系3.3 常见图形绘制1 折线图2 散点图3 柱状图4 直方图5 饼图6 特殊柱状图两条柱状图水平柱状图堆叠柱状图系列文章机器学习入门 01 ——

#机器学习#matplotlib
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