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数据可视化—绘制雷达图

  这里以案例的形式绘制雷达图案例1# 球员能力图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 专门管理字体的类from matplotlib.font_manager import FontPropertiesplt.style.use('ggplot')# 定义字体font = FontProperties(fname=r'c:\wind

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机器学习—LightGBM的原理、优化以及优缺点

文章目录一、LightGBM简介1. LightGBM提出的动机2.XGBoost的缺点及LightGBM的优化2.1 XGBoost的缺点2.2 LightGBM的优化二、LightGBM的基本原理1、基于Histogram的决策树算法1.1 直方图算法1.2 直方图做差加速2.带深度限制的 Leaf-wise 算法3.单边梯度采样算法4.互斥特征捆绑算法4.1 解决哪些特征应该绑在一起4.2

TSNE—聚类结果可视化

文章目录一、TSNE参数解析  TSNE的定位是高维数据可视化。对于聚类来说,输入的特征维数是高维的(大于三维),一般难以直接以原特征对聚类结果进行展示。而TSNE提供了一种有效的数据降维模式,是一种非线性降维算法,让我们可以在2维或者3维的空间里展示聚类结果。一、TSNE参数解析  t-SNE是一个可视化高维数据的工具。它将数据点之间的相似性转换为联合概率,并试图最小化低维嵌入数据和高维数据联合

python基础1

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#python
5.2 分类器的评价指标—accuracy、precision、recall、F1、Fβ、AUC与ROC

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时间序列-N_LSTM

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7.2 GaussianMixture实战

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