无监督学习(部分代码有错误更改中) 着重于发现数据本身的分布特点 (不需要对数据进行标记)节省大量人力 数据规模不可限量 1 发现数据群落 数据聚类 也可以寻找 离群样本 2 特征降维 保留数据具有区分性的低维特征 这些都是在海量数据处理中非常实用的技术 数据聚类 K均值算法(预设聚类的个数 不断更新聚类中心 迭代...
代码示例: str1='人生苦短,我用Python' print(str1,type(str1)) str2="人生苦短,我用Python" print(str2,type(str2)) str3="""人生苦短,我用Python""" print(str3,type(str3)) str4='''人生苦短,我用Python''' print(str4,type(str4)) 运行结果:人生苦短,我用Python <class 'str'> 人...
代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 代码运行 #coding=utf-8from sklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups # 从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器 fetch_20newsgroups from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer # 从sklearn.feature_extra...
2)手写体数据分割代码样例:获取75%的训练样本和25%的测试样本 # 使用sklearn.model_selection里的train_test_split模块用于分割数据 from sklearn.model_selection import train_test_split # 随机选取75%的数据作为训练样本;其余25%的数据作为测试样本 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(...
最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下。 监督学习: 2.1.1分类学习(Classifier) 2.1.1.1 线性分类器(Linear Classifier) 2.1.1.2 支持向量机(Support Vector Classifier) 2.1.1.3 朴素贝叶斯(Native Bayes) 2.1.1.4 K近邻(K-Nearest Neighbor) 2.1.1.5 决策树(Decision Tree) ...
所属分类:图书>计算机/网络>人工智能>机器学习 本商品暂无详情。 价格说明 当当价:为商品的销售价,具体的成交价可能因会员使用优惠券、银铃铛等发生变化,最终以订单结算页价格为准。 划线价:划线价为参考价,划线价格可能是图书封底定价或该商品曾经展示过的销售价等,由于地区、时间的差异化和市场行情波动,划线价可...
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的机器学习分类指标体系是在衡量各个分类器的分类效果中最常用的,本文对这些指标的计算原理进行了全面的整理,其中,对二分类的G-mean值和Matthews相关系数做了三分类及更多分类上的推广定义,并利用UCI的机器学习数据的Vehicle Silhouettes (汽车轮廓)数据集进行了基于Sklearn的相应python实验,给出了相应python代码以及运行...
在学习理论的同时,决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍,并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进,本项目会不断的更新相关算法,欢迎star,fork和关注。 主要包括: 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记Python实现 2.deeplearning.ai(吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源)Python实现 ...