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Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫sklearn(scikit-learn)的基礎(chǔ)知識(shí)和高級(jí)用法_python_腳...
sklearn(全名為scikit-learn)是一個(gè)建立在NumPy、SciPy和matplotlib等科學(xué)計(jì)算庫的基礎(chǔ)上,用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python開源庫。它提供了豐富的工具和函數(shù),用于處理各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),包括分類、回歸、聚類、降維、模型選擇、預(yù)處理等。Scikit-Learn支持多種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、
www.dbjr.com.cn/python/293002n...htm 2025-6-11
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn使用詳解_python_腳本之家
統(tǒng)一的API:scikit-learn 的 API 非常統(tǒng)一,各種算法的使用方法基本一致,使得學(xué)習(xí)和使用變得更加方便。 大量實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法:scikit-learn 實(shí)現(xiàn)了各種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,而且提供了豐富的工具和函數(shù),使得算法的調(diào)試和優(yōu)化變得更加容易。 開源免費(fèi):scikit-learn 是完全開源的,而且是免費(fèi)的,任何人都可以使用和修改它的...
www.dbjr.com.cn/article/2780...htm 2025-6-9
利用scikitlearn畫ROC曲線實(shí)例_python_腳本之家
利用scikitlearn畫ROC曲線實(shí)例 這篇文章主要介紹了利用scikitlearn畫ROC曲線實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧 一個(gè)完整的數(shù)據(jù)挖掘模型,最后都要進(jìn)行模型評(píng)估,對(duì)于二分類來說,AUC,ROC這兩個(gè)指標(biāo)用到最多,所以 利用sklearn里面相應(yīng)的函數(shù)進(jìn)行模塊搭建。 具體實(shí)現(xiàn)的代碼可以參照下面博友...
www.dbjr.com.cn/article/1899...htm 2025-6-9
Python sklearn分類決策樹方法詳解_python_腳本之家
決策樹的剪枝,往往從已生成的樹上剪掉一些葉結(jié)點(diǎn)或葉結(jié)點(diǎn)以上的子樹,并將其父結(jié)點(diǎn)或根結(jié)點(diǎn)作為新的葉結(jié)點(diǎn),從而簡(jiǎn)化生成的決策樹。 使用Scikit-learn進(jìn)行決策樹分類 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklea...
www.dbjr.com.cn/article/2634...htm 2025-5-27
scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)(第2版) 完整版PDF 電子書 下載-腳本之家
近年來,Python語言成為了廣受歡迎的編程語言,而它在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有很好的表現(xiàn)。scikit-learn是一個(gè)用Python語言編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫,它可以實(shí)現(xiàn)一系列常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,是一個(gè)好工具。 《scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)》本書通過14章內(nèi)容,詳細(xì)地介紹了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論...
www.dbjr.com.cn/books/8241...html 2025-6-5
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于Scikit-Learn和TensorFlow 中英文pdf版+源碼[79MB...
《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于Scikit-Learn和TensorFlow》主要分為兩個(gè)部分。第一部分為第1章到第8章,涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識(shí)和基本算法——從線性回歸到隨機(jī)森林等,幫助讀者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分為第9章到第16章,探討深度學(xué)習(xí)和常用框架TensorFlow,一步一個(gè)腳印地帶領(lǐng)讀者使用TensorFlow搭建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
www.dbjr.com.cn/books/6914...html 2025-5-14
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法總結(jié)及各個(gè)常用算法精確率對(duì)比_相關(guān)技巧_腳本...
sklearn 開源機(jī)器學(xué)習(xí)模塊,包括分類、回歸、聚類系列算法,主要算法有SVM、邏輯回歸、樸素貝葉斯、Kmeans、DBSCAN等;也提供了一些語料庫。 學(xué)習(xí)地址:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html numpy Python的語言擴(kuò)展,定義了數(shù)字的數(shù)組和矩陣。提供了存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組(ndarray)和矩陣(matrix)。
www.dbjr.com.cn/article/1829...htm 2025-6-11
Python實(shí)現(xiàn)的特征提取操作示例_python_腳本之家
#scikitlearn提供了Pipeline來講多個(gè)學(xué)習(xí)器組成流水線,通常流水線的形式為:將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化, #--》特征提取的學(xué)習(xí)器———》執(zhí)行預(yù)測(cè)的學(xué)習(xí)器,除了最后一個(gè)學(xué)習(xí)器之后, #前面的所有學(xué)習(xí)器必須提供transform方法,該方法用于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化(如歸一化、正則化、 #以及特征提取 #學(xué)習(xí)器流水線(pipeline) from sklearn.svm import...
www.dbjr.com.cn/article/1518...htm 2025-5-25