• 2025-01-17[Machine Learning] 使用经典分类模型k最近邻(kNN)实现鸢尾花分类
    一、内容实现概述本文主要讲述使用scikit-learn库内置的kNN模型,实现鸢尾花分类。具体实现过程如下:1.导入所需库:预先导入scikit-learn库2.导入数据:调用sklearn库内置的加载数据的方法load_iris(),导入鸢尾花数据3.数据预处理:对鸢尾花数据进行预处理,获得特征数据与目标数据4
  • 2025-01-15机器学习模型调优指南
    机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能,使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数,能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。具体来说,机器学习模型参数调优的作用可以从以下几个方面来理解:1.
  • 2025-01-12机器学习模型评估指标
    模型的评估指标是衡量一个模型应用于对应任务的契合程度,常见的指标有:准确率(Accuracy):正确预测的样本数占总样本数的比例。适用于类别分布均衡的数据集。精确率(Precision):在所有被预测为正类的样本中,实际为正类的比例。高精确率意味着较少的假正例。召回率(Recall):
  • 2024-12-2911.29混淆矩阵展示
    importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,ConfusionMatrixDisplayimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.pre
  • 2024-12-22模型标准化——预测模型标记语言(PMML)
    在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们
  • 2024-12-21机器学习实验二:逻辑回归算法实现与测试
    实验二:逻辑回归算法实现与测试一、实验目的深入理解对数几率回归(即逻辑回归的)的算法原理,能够使用Python语言实现对数几率回归的训练与测试,并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容(1)从scikit-learn库中加载iris数据集,使用留出法留出1/3的样本作
  • 2024-12-11机器学习:实验一:数据准备与模型评估
    实验一:数据准备与模型评估 一、实验目的熟悉Python的基本操作,掌握对数据集的读写实现、对模型性能的评估实现的能力;加深对训练集、测试集、N折交叉验证、模型评估标准的理解。二、实验内容(1)利用pandas库从本地读取iris数据集;(2)从scikit-learn库中直接加载iris
  • 2024-12-08scikit-learn中的Pipeline:构建高效、可维护的机器学习流程
    我们使用scikit-learn进行机器学习的模型训练时,用到的数据和算法参数会根据具体的情况相应调整变化,但是,整个模型训练的流程其实大同小异,一般都是加载数据,数据预处理,特征选择,模型训练等几个环节。如果训练的结果不尽如人意,从数据预处理开始,再次重新训练。今天介绍的Pipeline(中文
  • 2024-12-04【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
    支持向量机是一种强大的监督学习算法,主要用于分类问题,但也可以用于回归和异常检测。SVM的核心思想是通过最大化分类边界的方式找到数据的最佳分离超平面。1.核心思想目标给定训练数据,其中是特征向量,是标签,SVM的目标是找到一个超平面将数据分开,同时最大化分类边界的
  • 2024-12-022024.11.27(周三)
    importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimportcross_val_score,cross_validate,StratifiedKFoldfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score,
  • 2024-12-02【深度学习基础之Scikit-learn库2】Scikit-learn 库提供了丰富的功能,包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估....
    【深度学习基础之Scikit-learn库2】Scikit-learn库提供了丰富的功能,包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估…【深度学习基础之Scikit-learn库2】Scikit-learn库提供了丰富的功能,包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估…文章目录【深度学习基础之Scikit-lear
  • 2024-12-12Enhance .NET 9 Apps with Advanced Charting
    Enhance.NET9AppswithAdvancedCharting.netCHARTING10.7elevatesyourchartdatawithcutting-edgeperformanceandseamlessintegrationintothelatest.NETapplications..netCHARTINGisacomprehensivechartingsolutiondesignedforC#an
  • 2024-12-11转载:【AI系统】CPU 指令集架构
    我们知道,计算机指令是指挥机器工作的指示和命令,程序就是一系列指令按照顺序排列的集合,执行程序的过程就是计算机的工作过程。从微观上看,我们输入指令的时候,计算机会将指令转换成二进制码存储在存储单元里面,然后在即将执行的时候拿出来。那么计算机是怎么知道我们输入的是什么指令,
  • 2024-12-10第九章
    学号后四位30209.2点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.statsimportshapirodata=[15.0,15.8,15.2,15.1,15.9,14.7,14.8,15.5,15.6,15.3,15.1,15.3,15.0,15.6,15.7,14.8,14.5,14.2,14.9,14.9,15.2,15.0,15.3,15.6,15.1,14.9,14.2,14.6
  • 2024-12-09力扣746 使用最小花费爬楼梯
    问题描述:给你一个整数数组cost,其中cost[i]是从楼梯第i个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为0或下标为1的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。示例一:输入:cost=[10,15,20]输出:15
  • 2024-12-08burp抓取app数据包&burp验证码识别——真保姆级教程,成功率惊人的高,百试百灵
    免责声明学习视频来自B站up主泷羽sec,如涉及侵权马上删除文章。笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下代码、网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负。B站地址:https://space.bilibili.com/350329294(注:全文实验环境为,雷电模拟器9.0.63版本,bu
  • 2024-12-05对数
    对数性质简介     使用对数乘积法则  使用对数幂法则           计算对数:底数变换规则     对数底数变换法则的证明    
  • 2024-12-05java 去重元素,元素是一组没有顺序的字符
    1、需求描述:            有一个大集合,大集合中的元素是是一个小集合,要求在大集合中的小集合不能重复,小集合中的元素没有顺序。例如有个大集合[[a,b],[b,c]]向这个元素中添加元素[b,a]就是添加重复元素因为与[a,b]是一样的都包含a,b添加[c,d]就可以。 2、实现
  • 2024-12-03五款实用报表工具对比推荐,各种免费好用的报表工具等你来试
    概述报表工具是企业进行数据分析、展示和决策支持的核心工具之一。本文将为大家介绍五款各具特色的报表工具,包括国产的山海鲸报表、FineReport,以及国际工具Databox、PentahoReporting和ZohoAnalytics。通过详细分析它们的功能特点、优势和不足,帮助大家根据自身需求选择最适合的
  • 2024-11-29【SpringCloud】Consul——服务注册与发现
    consul基础知识Consul是什么?Consul是一款开源的分布式服务发现与配置管理系统,由HashiCorp公司使用Go语言开发。官网地址:https://www.consul.io/,下载地址:https://developer.hashicorp.com/consul/install?product_intent=consulConsul能做什么服务发现:提供HTTP和DNS两种发现
  • 2024-11-27phpMyAdmin管理mysql
    记录时间:2024-11-27创建数据库 修改和删除数据库 创建数据表 修改数据表 删除数据表 翻译搜索复制
  • 2024-10-14机器学习——自动化机器学习(AutoML)
    机器学习——自动化机器学习(AutoML)自动化机器学习(AutoML)——2024年的新趋势什么是AutoML?1.0AutoML的关键组成部分AutoML的优势1.0AutoML实例:使用Auto-sklearn进行回归分析AutoML的应用领域2024年值得关注的AutoML工具持续发展的趋势自动化机器学习(AutoML)——让机器学