机器学习算法在 IRIS 数据集上的可视化与应用 五 eri 集由 3 种鸢尾花（Iris Setosa、Iris Virginia、Iris Versicolar）组成，每个品种有 50 个样本，共有 150 个数据。该数据集由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在其 1936 年的文章“在毒理学问题中使用多重测量”[1] 中介绍。除
一.scikit-learn概述 1.sklearn模型 sklearn全称是scikit-learn，它是一个基于Python的机器学习类库，主要建立在NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等类库之上，基本上覆盖了常见了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理模块。 2.sklearn源码 下图是sklearn在GitHub上的源代码，
原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2019/01/14/machine-learning-in-python/作者：Adrian Rosebrock 采用以下两个库来实现机器学习算法： scikit-learn Keras 要实现的机器学习算法： KNN 贝叶斯 逻辑回归 SVN 决策树 随机森林 感知机 多层先前网络 CNNs 安装必备的Python
import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split#切割训练集与测试集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#K临近学习 iris=datasets.load_iris()#官方库中花的data iris_X=iris.data#储存花的所有
scikit-learn 的设计 1 核心API Core API1.1 Estimators1.2 Predictors1.3 Transformers 2 高级API Advanced API2.1 Meta-estimators2.2 Pipelines and feature unions3.3 Model selection 1 核心API Core API 所有 scikit-learn 对象都有三个基本的接口：Estimators， Pre
文章目录 关于 sklearn 关于 sklearn 官方主页 https://scikit-learn.org/stable/ 中文说明 http://www.scikitlearn.com.cn scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在 NumPy ，SciPy 和 mat
原因 numpy、scipy、scikit-learn三者版本不兼容（或者有别的错） 解决方案 卸载重装，三个版本按照这个来：numpy-1.21.2、scipy-1.7.1、scikit-learn-1.0.2 whl来源 scipy · PyPI Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ Scikit-learn是一个非常知名的Python机器学习库，它广泛地用于统计分析和机器学习建模等数据科学领域。 建模无敌：用户通过scikit-learn能够实现各种监督和非监督学习的模型功能多样：同时使用sklearn还能够进行数据的预处理
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接，就是AdaBoostClassifier和
一、基本原理 集成学习(ensemble learning) 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，以提高比单个学习器更好的泛化和稳定性能。要获得好的集成效果，个体学习器应该“好而不同”。按照个体学习器的生成方式，集成学习可分为两类：序列集成方法，即个体学习器存在强依赖关系，必须串行
DataWhale-(scikit-learn教程)-Task01(线性回归与逻辑回归)-202112 DataWhale的scikit-learn教程链接 一、 线性回归 1. 线性回归的基本形式 2. 梯度下降法训练 假设给定模型 h (
官方文档：https://scikit-image.org/docs/stable/api/skimage.draw.html#skimage.draw.circle_perimeter
官方文档 ：https://scikit-image.org/docs/stable/api/skimage.draw.html#skimage.draw.line_aa
安装最新版本 Scikit-learn 要求: Python (>= 3.5), NumPy (>= 1.11.0), SciPy (>= 0.17.0), joblib (>= 0.11). Scikit-learn绘图功能(即，函数以“plot_”开头，需要Matplotlib(>= 1.5.1)。一些scikit-learn示例可能需要一个或多个额外依赖项:scikit-image(>= 0.12.3)、panda(>= 0
entropy 求局部熵，熵是使用基为2的对数运算出来的。该函数将局部区域的灰度值分布进行二进制编码，返回编码的最小值。 函数格式： entropy(image, selem） selem表示结构化元素，用于设定滤波器。 from skimage import data,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.mor
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381], [3.110073483, 1.781539638], [1.343808831, 3.368360954], [3.582294042, 4.679179110], [2.280362439, 2.866990
C:\Users\cheng>pip install skopt ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement skopt (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for skopt 解决方案： pip install scikit-optimize C:\Users\cheng>pip install sci
数据集划分方法 k折交叉验证 1、将全部训练集S分成k个不相交的子集，假设S中的训练样例个数为m，那么每一个子集有m/k个训练样例，，相应的子集称作{s1,s2,… ,sk}。 2、每次从分好的子集里面，拿出一个作为测试集，其它k-1个作为训练集 3、在k-1个训练集上训练出学习器模型。 4、把
sklearn库中 1.混淆矩阵： https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-confusion-matrix-pyhttps://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix
除了使用estimator的score函数简单粗略地评估模型的质量之外，在sklearn.metrics模块针对不同的问题类型提供了各种评估指标并且可以创建用户自定义的评估指标 metrics评估指标概述 sklearn.metrics中的评估指标有两类：以_score结尾的为某种得分，越大越好，以_error或_loss结尾的为某种
欠拟合和过拟合的定义 在机器学习问题中，经常会出现模型在训练数据上的得分很高，但是在新的数据上表现很差的情况，这称之为过拟合overfitting,又叫高方差high variance 而如果在训练数据上得分就很低，这称之为欠拟合underfitting,又叫高偏差high bias 留出法与验证集 为了解决过拟合
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,
选择特征有以下两方面依据： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。 根据
API通用方法 类型 获取方式 自带的小数据集 sklearn.datasets.load_ 在线下载的数据集 sklearn.datasets.fetch_ 计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_ load系列 鸢尾花数据集： load_iris() 可用于分类 和 聚类 乳腺癌数据集： load_breast_cancer() 可用于分类
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
