1 api介绍 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) 参数: n_clusters:开始的聚类中心数量，产生的质心数。 方法: estimator.fit(x) estimator.predict(x) estimator.fit_predict(x) fit_predict计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后再调用predi
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 1.获取数据集 iris = load_iris() # 2.数据基本处理 # 2.1 数
数据和特征决定了机器学习得上限，而模型和算法只是逼近这个上线 1.数据预处理 数据采集数据清洗：去除脏数据数据采样：数据存在不平衡得情况下使用，有上采样和下采样之分；正样本>负样本，且数据量大，采用下采样；正样本>负样本，数据量不大，采用上采样；或者修改损失函数设置样本权重 2. 特征
分类特征编码_独热编码 为了解决这个问题，我们可以使用一种叫做"one-of-K"或称做"one-hot"（独热）的编码方式。即两 个特征值来进行编码性别[1,0]表示"male"，而[0,1]表示"female"。通常使用"one-hot"方式编码后会 增加数据的维度和稀疏性。 from sklearn import preprocessing X = [[0,
归一化，标准化和正则化，二值化 概念和含义 数据归一化：将数据集中某一列数值特征的值缩放到0-1区间内 \[z= \frac{X-min(X)}{max(X)-min(X)} \]对不同特征维度进行伸缩变换，把有量纲表达式变为无量纲表达式； 改变原始数据的分布，使得各个特征维度对目标函数的影响权重归于一致； 最大值与
机器学习 特征工程数据的特征提取字典特征提取--DictVectorizer类文本（英文）特征提取文本（中文）特征提取CountVectorizer法TfidfVectorizer法 数据的特征预处理1.归一化处理2.标准化处理3.缺失值处理（同pandas） 数据降维(1)特征选择(2)主成分分析 特征工程 数据的特征提取
sklearn中的数据预处理和特征工程： 数据预处理 数据无量纲化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] #不太熟悉numpy的小伙伴，能够判断data的结构吗？ #如果换成表是什么样子？ import pandas as pd pd.DataFram
1 Scikit-learn工具介绍 目前稳定版本0.19.1 1.1 安装 pip3 install scikit-learn==0.19.1 查看是否安装成功 import sklearn 注：安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等库 1.2 Scikit-learn包含的内容 分类、聚类、回归 特征工程 模型选择、调优 2 K-近邻算法API sklearn.ne
安装 pip install lightgbm conda install lightgbm 【python】conda和pip安装库之间的区别 代码 from lightgbm import LGBMClassifier X = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]] y = [0,0,0,1,1] model = LGBMClassifier() model.fit(X,y) print(model.predict([[5,5]])) 代码中
本文主要是学习参考杨秀璋老师的博客,笔记总结与记忆。 原文链接 文章目录 书山有路勤为径，学海无涯苦作舟（行行代码要手敲）零、吃水不忘挖井人一、LDA主题模型1.1简介1.2安装 二、LDA主题识别2.1前期操作2.1.1生成TF-IDF文本权重矩阵2.1.2 调用LDA模型 书山有路勤为径，学
LabelEncoder和OneHotEncoder的区别 下面是一个使用 Python sci-kit 包中 LableEncoder 和 OneHotEncoder 的具体例子： 可以看出，LabelEncoder会将object类型的数据按顺序编码，如0，1，2，3。而OneHotEncoder会将数据变成OneHot编码 使用方法 from sklearn.preprocessing import LabelEnco
官方文档（可以看效果）：https://www.w3school.com.cn/css/css3_object-fit.asp css部分 .test_img{ width: 200px; height: 100px; border: 1px solid #000; margin-top: 5px; img{ width:100%; height: 100%; object-fit:cover; } } object-fit属性详解 语
原文链接：https://stackoverflow.com/questions/59027150/keras-training-freezes-during-fit-generator 一般来说，我们可以使用Keras包中的fit函数进行模型的训练，其参数如下： Model.fit( x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose="auto", callb
1 划分聚类分析 1.1 K 均值聚类 最常见的划分方法是K均值聚类分析。从概念上讲，K均值算法如下： (1) 选择K个中心点（随机选择K行）； (2) 把每个数据点分配到离它最近的中心点； (3) 重新计算每类中的点到该类中心点距离的平均值（也就说，得到长度为p的均值向量，这里的p是变量的个数）； (4) 分配每
一、object-fit：控制图片展示状态 fill: “填充”。默认值。使图片拉伸填满整个容器, 不保证保持原有的比例。contain: “包含”。保持原有尺寸比例缩放。保证整个图片都可以出现在容器中。因此，此参数可能会在容器内留下空白。cover: “覆盖”。保持原有尺寸比例缩放。宽度和高度至
#这是个简易的lasso， 里面有几个参数，像family，应该自主 ？？函数 去调一下 #加载包library(haven)#导入数据R <- read_dta("C:/Users/XXX/Desktop/R_cat.dta")data <- R#X变量都是连续变量x <- as.matrix(data[,1:29])y <- data[,30] #第30列是Y变量x <- data.matrix(x)y <- data.
Pipeline: Parameters steps : 步骤：列表(list) 被连接的（名称，变换）元组（实现拟合/变换）的列表，按照它们被连接的顺序，最后一个对象是估计器(estimator)。memory:内存参数,Instance of sklearn.external.joblib.Memory or string, optional (default=None)属性,name_steps:bunch object，具
数据预处理——特征工程 前言 特征工程是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。数据预处理是其中的重要一环，通过对数据进行预处理，可以更好地提取出数据的特征，更容易训练。数据预处理的常用方法具体如下，可使用的工具有numpy/sklearn/torch...，这里
遗传算法： python编写的代码： # -*- coding = utf-8 -*- # @Time: 2021/7/17 10:27 # @Author : zy2015532 # @File: GA.py 2019.pro # @Software: PyCharm # @E-mail: zy2015532@gmail.com import time t0 = time.time() import pandas as pd import numpy as np from ma
前言 特征工程是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。数据预处理是其中的重要一环，通过对数据进行预处理，可以更好地提取出数据的特征，更容易训练。数据预处理的常用方法具体如下，可使用的工具有numpy/sklearn/torch...，这里主要介绍sklearn.preproce
一、Scikit-learn简介 Scikit-learn是一个支持有监督和无监督学习的开源机器学习库。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用程序提供了各种工具。 二、 拟合和预测：估算器基础 Fitting and predicting: estimator basics （一）estimator estimators：sklearn
这里就要隆重推出：object-fit和object-position。你可以这么理解，object-position相当于background-position，它的默认值是50% 50%，也就是居中，所以一般不写，加了object-fit，默认就居中了。而object-fit，相当于background-size，即图片填充方式(这里不是图片大小)。 object-fit控制
1 双因素方差分析 1.1 双因素方差分析的实线 dat<-ToothGrowth dat attach(dat) table(dat$supp,dat$dose) aggregate(len,by=list(dat$supp,dat$dose),FUN=mean) 解释：根据投方式（橙汁OJ，维C素VC）supp和剂量dose来对牙齿的长度len进行求均值 dose<-factor(dose)
一、简介 受到烟花在夜空中爆炸产生火花并照亮周围区域这一自然现象的启发，北大教授谭营在2010年提出了烟花算法(Fireworks Algorithm，FWA)[1]。在该算法中，烟花被看作为最优化问题的解空间中一个可行解，那么烟花爆炸产生一定数量火花的过程即为其搜索邻域的过程。 1 FWA算法框架
版本：2.3.4 一 竖屏手机适配 二 横屏手机适配 三 其他（百分比适配，ShowAll模式，游戏常用分辨率） 一 竖屏手机适配 游戏场景Canvas分辨率640x1080， 选择Fit Width ，Widget组件默认Top/Right/Bottom/Left都勾选。 场景中放几个图片 给图片添加Widget组件，并勾选Top/Righ
