代码多来自《Introduction to Machine Learning with Python》. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结。 #前言 在开始进行模型训练之前,
首先我们导入iris数据,看看这个数据到底是什么样的 In[2]:fromsklearn.datasetsimportload_iris# 导入sklearn中自带的iris数据集...:iris=load_iris()In[3]:iris# 展示数据内容#输出结果Out[3]:{'data':array([[5.1,3.5,1.4,0.2],[4.9,3.,1.4,0.2],[4.7,3.2,1.3,0.2],[4.6,3.1,1.5,0.2],[5.,3....
这些均是以表格的形式展示。 url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data" names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class'] dataset = pd.read_csv(url, names=names) dataset.hist() #数据直方图histograms 1. 2. 3. 4....
Ref:https://towardsdatascience.com/machine-learning-with-pyspark-and-mllib-solving-a-binary-classification-problem-96396065d2aa 最后,推荐三本 PySpark 自学的畅销书。尤其推荐第一本,是Spark开发者大神的权威之作:
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基于机器学习的鸢尾花分类项目 Iris Flower Classification Project using Machine Learning 介绍: 本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集,包含三种类别的花朵:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类别由四个特征描述:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
This branch is 28 commits behind ljpzzz/machinelearning:master.Folders and files Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History62 Commits classic-machine-learning add 2018 year blog and code Sep 16, 2018 data add nlp code in 201704 Sep 16, 2018 ensemble-learning update emsem...
InterSystems IRIS is a cloud-first data platform for building high-performance, machine learning-enabled applications that connect data and application silos. InterSystems IRIS Orchestrate InterSystems IRIS provides full lifecycle API management capabilities, low code graphical business process orchestration...
nearest_ones = np.array([self.y_train[idx] for val, idx in all_labels]) # 使用numpy的unique方法,分组计算label的唯一值及其对应的值第一次出现的index和值的计数 #例: elements = [1, 2], elements_index = [3,0], elements_count = [1, 4] 这个结合表示: ...
35forkinrange\(cntOfCol\): 36coef2 = self.l2.coef\_\[i\]\[k\] 37#在L2逻辑回归中,权值系数之差小于设定的阈值,且在L1中对应的权值为0 38ifabs\(coef1-coef2\) \< self.thresholdandj \!= kandself.coef\_\[i\]\[k\] ==0: ...