《机器学习》西瓜书课后习题3.4——python解交叉验证和留一法的对率回归错误率 《机器学习》西瓜书P69 3.3 选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率 数据集：鸢尾花数据集 数据集属性信息： 1.萼片长度（以厘米计） 2.萼片宽度（以厘米计） 3.花瓣长度
1.1. K-近邻算法(KNN)概念 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法 定义： 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最近邻)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 距离公式： 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离 二维平面上点 \(a(x_1,y_
标准化：用数据的特征列减去该特征列均值进行中心化，再除以标准差进行缩放 1、模型精确度的探究 from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花数据集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入k-近邻分类模型 from sklearn.model_selection import train_t
1. Iris数据集已与常见的机器学习工具集成，请查阅资料找出MATLAB平台或Python平台加载内置Iris数据集方法，并简要描述该数据集结构。 通过下载数据集可以看出，数据集共150行，数据结构可以看出是一个字典结构： { DESCR:... data:... #数据有四个维度，即四个特征 feature_name:... #四
配置文件 package conf import ( "flag" "gopkg.in/yaml.v2" "io/ioutil" "IRIS_WEB/utility/db" ) var Conf *Config // 初始化解析参数 var _path string func init() { flag.StringVar(&_path, "c", &
plotly_express包 感谢分享：Plotly Express使用教程 https://www.sitstars.com/archives/84/ 刚接触到这个可视化包，觉得好玩。测试了下官方示例，代码正常运行，但是绚丽无比的图片没有显示出来，找了一下午解决方案。 环境Python 3.7，spyder 1.安装plotly_express包 pip insta
iZotope Iris 2 for Mac是一款拥有众多功能的音频采样合成工具，帮助大家快速进行音频效果的合成处理。iZotope Iris 2通过一次播放最多四个音频文件来生成声音，允许您将乐器样本，发现的声音和合成器波混合成几乎无限的组合，是一款功能十分出色的音频采样合成器。 Iris 2是iZotope令人
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：添加链接描述 学习知识点概要 1.了解 逻辑回归 的理论 2.掌握 逻辑回归 的 sklearn 函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测 学习主要内容 1.逻辑回归的介绍和应用 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic reg
gRPC的使用通常包括如下几个步骤： 通过protobuf来定义接口和数据类型 编写gRPC server端代码 编写gRPC client端代码 RPC（Remote Procedure Call）即：远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。使用的时候，客户端调用server端提供的
所谓“K 近邻（K-nearest neighbor，K-NN）”，顾名思义，指的是“K 个最近的邻居”，属于一种监督学习的方法。1. 工作原理简单地介绍一下 K 近邻算法的工作机制：首先给定一组训练集，作为算法的参照；然后给出特定的测试对象，也就是不带标签的测试数据，算法会在训练集中找到某种意义上与之最接近的 K
目录 一、安装及创建虚拟环境二、SVM简介三、LinearSVC（C）方式实现分类四、添加上下边界五、参考资料 一、安装及创建虚拟环境 Anaconda详细安装及使用教程（带图文）.安装包包名：numpy、pandas、sklearn、matplotlib pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
InterSystems IRIS医疗行业版创建FHIR服务器 如果您正打算学习FHIR、或者正在基于FHIR开发，最佳的学习和开发环境需要一个完备的FHIR 服务器，帮助您理解FHIR标准和调试FHIR应用。使用InterSystems IRIS医疗行业版可以快速配置出FHIR服务器和FHIR资源仓库。这篇文章介绍如何在5
绘制三维散点图 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(10,8)) -建画布 ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') -三维画布 某一特征利用布尔索引进行分组，分为三组 iris_all_class0 = iris_all[iris_all['target']==0].values iris_a
Iris-go 集成swagger swagger官方文档https://github.com/iris-contrib/swagger 1.安装swgger 配置代理 go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct go get -u github.com/swaggo/swag/cmd/swag go get github.com/iris-contrib/swagger/v12@v12.2.0-alpha swag -vers
导语： 本次内容主要是利用sklearn处理分类任务：介绍分类模型的评价指标、基础的分类模型，最后结合数据集进行实现。本次的基础模型介绍非常详细，也有很多推导过程，由于时间关系，这里不再赘述。想要详细学习可直接查看开源项目，学习链接： 集成学习: EnsembleLearning项目-github. 1.分
本文参考链接 https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/IntegratedLearning 1. 导入数据集 本次使用的是sklearn自带的 IRIS鸢尾花数据集 导包 import numpy as np import pandas as pd 导入数据集 from sklearn import datasets iris = d
标题 Anaconda安装创建虚拟环境 鸢尾花数据集使用SVM线性分类LinearSVC（C）方式实现分类画出决策边界 添加边界线 Anaconda安装 Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64安装及使用步骤 创建虚拟环境 打开 创建虚拟环境 创建完成后，需要等待一段时间安装 然后安装 numpy、pandas
1.什么是机器学习？ 下面摘抄上学期机器学习slides里的几个定义，上学期的机器学习课学的东西又还给老师了，希望通过这次组队学习复习+学习~ Arthur Samuel (1959): Machine learning is a “field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly
一、机器学习 —https://realpython.com/ 目录 一、机器学习来源 1.1 回归1.2 分类1.3 无监督学习参考资料 来源 Datewhle23期__集成学习(上) : https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning 作者:李祖贤、薛传雨、赵
iris 官方案例只给了文件日志，但没有给日志分割的方法，一旦访问量过大，日志文件就成吨成吨的，这很让我苦恼。经研究使用 github.com/lestrrat-go/file-rotatelogs 包可解决，代码如下： package main import ( rotatelogs "github.com/lestrrat-go/file-rotatelogs" "os" "time" "g
社区版本idea查看继承关系的骚操作 浪尖 浪尖聊大数据 大家都会被idea 的专业版注册码随时被禁，而且费用过高而困扰。浪尖一直都是用的社区版本，很多粉丝留言说社区版本没办法利用uml查看类的继承关系，今天浪尖就给大家分享一个适用于社区版本idea 的插件，很炫酷的查看类的继承关系，名
1 #!/usr/bin/python 2 # coding=utf-8 3 from sklearn.datasets import load_iris 4 from sklearn.model_selection import train_test_split 5 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz 6 def dectree_demo(): 7 #决策树对鸢尾花数据集进
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20781 什么是神经网络？ 人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。通过将许多简单的计算元素（神经元或单元）组合成高度互连的系统，这些研究人员希望产生诸如智能之类的复杂现象。神经网络是一类灵活的非线性回归，判别模型。
朴素贝叶斯分为三种，而运用鸢尾花数据集进行测试时，高斯朴素贝叶斯的准确率更高，这大概和数据的分布有关系吧 啦啦啦啦，见代码 整的比较简单 解释较少，结合PPT自行体会 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测 1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法
