快速入门Python机器学习：使用Scikit-Learn实现预测模型
快速入门Python机器学习：使用Scikit-Learn实现预测模型 机器学习是当今软件开发中的重要领域，它提供了许多强大的工具和技术，使我们能够从数据中提取有用的信息并进行预测。Python是一种广泛使用的编程语言，而Scikit-Learn是一个功能强大的Python库，提供了各种机器学习算法...
机器学习线性回归api快速入门
1 线性回归API机器学习线性回归简介：https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/126918295sklearn.linear_model.LinearRegression()LinearRegression.coef_：回归系数2 举例2.1 步...
机器学习粗略框架，帮助你快速入门
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快速入门Python机器学习（37）
14.4管道模型14.4.1管道模型基础X,y = make_blobs(n_samples=200,centers=2,cluster_std=5) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=38)...
快速入门Python机器学习（36）
14.3模型评估14.3.1几个方法交叉验证 cross_val_scoreclass sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_job...
快速入门Python机器学习（35）（下）
2）多项式特征(Polynomial Featur)ax4+bx3+cx2+dx+e rnd = np.random.RandomState(50) x = rnd.uniform(-5,5,size=50) X = x.reshape(-1,1) y_no_noise = (np.cos(6*x)...
快速入门Python机器学习（35）（上）
14.2数据表达与特征工程14.2.1数据表达哑变量：利用类似pd.get_dummies得到的0,1数据。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_netw...
快速入门Python机器学习（34）
13 数据处理和优化13.1数据处理13.1.1标准化的原因通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标...
快速入门Python机器学习（33）
12.6 神经网络回归算法12.6.1类、参数、属性和方法类class sklearn.neural_network.MLPRegressor(hidden_layer_sizes=100, activation='relu', *, solver='adam', alpha=0.0001...
快速入门Python机器学习（32）
13神经网络13.1 历史年代英文名中文名发明人1943年M-P (McCulloch-Pitts neuron,MCP)脑神经元的抽象模型美国神经解剖学家沃伦麦克洛奇(Warren McCulloch)神经网络和数学家沃尔特皮茨(Walter Pitts)1958 年第一个感知...
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