一、选择正确的Model基础验证法from sklearn.datasets import load_iris # iris数据集from sklearn.model_selection import train_test_split # 分割数据模块from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K最近邻(kNN，k-Ne

一、选择正确的Model基础验证法from sklearn.datasets import load_iris # iris数据集from sklearn.model_selection import train_test_split # 分割数据模块from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K最近邻(kNN，k-Ne

Sequential是多个网络层的线性堆叠。 Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。而实现一个Sequential模型（相对比较特殊）则需要多个层来共同搭建（堆叠）和串联实现。#!/usr/bin/pythonfrom keras.models import Sequentialfrom keras...

我们的任务是使用高斯模型来检测数据集中一个未标记（unlabeled）的样本是否应被视为异常。 我们从一个简单的 2 维数据集开始，因此我们可以很容易地可视化这算法的工作原理。 让我们 导入数据并画出散点图。#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 使用高斯模型来检测数据集中一个未标记（unlabeled）的样本是否应被视为异常