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Google colab中從kaggle中接入數(shù)據(jù)的操作方法_python_腳本之家

4.從Kaggle下載數(shù)據(jù)集到Drive內(nèi) 這段代碼來自于kaggle的dataset界面,我這里舉個例子,如果想要獲取這個數(shù)據(jù)集,那么就可以在這里點擊‘copy API command’,他的內(nèi)容是: kaggle datasets download -d openfoodfacts/world-food-facts 隨后在jupyter內(nèi)執(zhí)行以下代碼 1 2 # 下載原始數(shù)據(jù)到
www.dbjr.com.cn/python/318061b...htm 2025-5-30

kaggle數(shù)據(jù)分析家庭電力消耗過程詳解_python_腳本之家

這篇文章主要為大家介紹了kaggle數(shù)據(jù)分析家庭電力消耗示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪
www.dbjr.com.cn/article/2697...htm 2022-12-11

python機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)特征工程算法詳解_python_腳本之家

一、機器學(xué)習(xí)概述 機器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中,自動分析獲得規(guī)律(模型),并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 二、數(shù)據(jù)集的構(gòu)成 1.數(shù)據(jù)集存儲 機器學(xué)習(xí)的歷史數(shù)據(jù)通常使用csv文件存儲。 不用mysql的原因: 1、文件大的話讀取速度慢; 2、格式不符合機器學(xué)習(xí)要求的格式 2.可用的數(shù)據(jù)集 Kaggle:大數(shù)據(jù)競賽平臺、80萬科學(xué)家、真實數(shù)...
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-5-31

Python最火、R極具潛力 2017機器學(xué)習(xí)調(diào)查報告_python_腳本之家

Stack Overflow Q&A、Conferences 和 Podcasts 是已從業(yè)者經(jīng)常使用的學(xué)習(xí)平臺。 https://www.kaggle.com/surveys/2017
www.dbjr.com.cn/article/1302...htm 2025-5-31

Python通過TensorFlow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)貓狗識別_python_腳本之家

這份數(shù)據(jù)集來源于Kaggle,數(shù)據(jù)集有12500只貓和12500只狗。在這里簡單介紹下整體思路 處理數(shù)據(jù) 設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 進(jìn)行訓(xùn)練測試 1. 數(shù)據(jù)處理 將圖片數(shù)據(jù)處理為 tf 能夠識別的數(shù)據(jù)格式,并將數(shù)據(jù)設(shè)計批次。 第一步get_files()方法讀取圖片,然后根據(jù)圖片名,添加貓狗 label,然后再將 image和label 放到 數(shù)組中,打亂順序返回 ...
www.dbjr.com.cn/article/1578...htm 2025-5-25

tensorflow+k-means聚類簡單實現(xiàn)貓狗圖像分類的方法_python_腳本之家

本文使用的是 kaggle 貓狗大戰(zhàn)的數(shù)據(jù)集:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 訓(xùn)練集中有 25000 張圖像,測試集中有 12500 張圖像。作為簡單示例,我們用不了那么多圖像,隨便抽取一小部分貓狗圖像到一個文件夾里即可。 通過使用更大、更復(fù)雜的模型,可以獲得更高的準(zhǔn)確率,預(yù)訓(xùn)練模型是一個很好的選擇,我...
www.dbjr.com.cn/article/2109...htm 2025-5-17

基于Python預(yù)測一下世界杯最后贏家_python_腳本之家

這里我們用到的數(shù)據(jù)集是來自kaggle的公開數(shù)據(jù)集,其中的一份數(shù)據(jù)集是2018年俄羅斯世界杯每小組各成員交手的記錄,最后小編的預(yù)測基于該份數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)之上,另外一份數(shù)據(jù)集則是從1870年開始到2022年截止,所有參賽球隊的歷史交手成績匯總。那么我們首先導(dǎo)入要用到的模塊以及導(dǎo)入數(shù)據(jù)集。
www.dbjr.com.cn/article/2682...htm 2025-5-21

解決ROC曲線畫出來只有一個點的問題_python_腳本之家

之前在做kaggle比賽時,有個比賽使用AUC來評比的,當(dāng)時試著畫了ROC曲線,結(jié)果出來的下圖這樣的圖形。跟平時的ROC曲線差好遠(yuǎn),就只有一個點。而別人家的都是很多轉(zhuǎn)折的,為啥我的不一樣。 我的圖如下: 正常的圖(sklearn上面截取的): 思考過后,發(fā)現(xiàn)原來:
www.dbjr.com.cn/article/1815...htm 2025-5-25

解決Pandas的DataFrame輸出截斷和省略的問題_python_腳本之家

Titanic_data.csv是kaggle上的泰坦尼克數(shù)據(jù)集,通過pandas讀入到一個dataframe中,我們看看其前5行記錄。輸出結(jié)果如下: 可以看到,記錄被分成了3段截斷輸出,如果想在一行輸出,該怎么辦呢?這就需要設(shè)置pandas的option選項: 1 pd.set_option('display.width',200) ...
www.dbjr.com.cn/article/1559...htm 2025-5-29

推薦一款高效的python數(shù)據(jù)框處理工具Sidetable_python_腳本之家

我們將使用從 Kaggle 下載的 Titanic 數(shù)據(jù)集來實現(xiàn)該庫。 sidetable 的思想是減少數(shù)據(jù)分析所需的代碼行數(shù)并加快工作流程。對于任何數(shù)據(jù)集,都需要執(zhí)行一些數(shù)據(jù)分析任務(wù),包括可視化特征分布、頻率計數(shù)、缺失記錄計數(shù)。 我們將使用 Titanic 數(shù)據(jù)集詳細(xì)討論 Sidetable 庫的特性。
www.dbjr.com.cn/article/2298...htm 2025-5-26