下面以load_digits手写数字数据集,举例说明train_test_split的几种不同用法,可以按照需求使用。 数据导入和处理 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm importSVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score # 加载Digits数据集 digits = l...
digits = datasets.load_digits() digits_features = digits.data digits_target = digits.target print(digits_features.shape,digits_target.shape) img = datasets.load_sample_image('flower.jpg') print(img.shape) plt.imshow(img) plt.show() data,target = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_featur...
from sklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt # 手写数字数据集 digits=load_digits()data=digits.data target=digits.target # 使用UMAP进行降维 reducer=umap.UMAP()embedding=reducer.fit_transform(data)# 可视化降维后的数据 plt.scatter(embedding[:,0],embedding[:,1],c=target,cmap='S...
SelectPercentile(score_func=, percentile=10) 基于评价函数结果的百分位数来筛选特征,score_func为评价函数,percentile是百分比。例如选择卡方检验,选择10百分数,则输出结果会筛选出卡方检验值的前10%的特征作出输出特征。 >>> from sklearn.datasets import load_digits >>> from sklearn.feature_selection import S...
load_digits() X = digits.data y = digits.target X变量包含了8x8像素的手写数字图像,y变量包含了每个图像对应的标签(0到9的数字)。接下来,我们将使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y...
手写数字数据集load_digits():用于多分类任务的数据集 fromsklearn.datasetsimportload_digits digits=load_digits() print(digits.data.shape) importmatplotlib.pyplotasplt plt.gray() plt.matshow(digits.images[0]) plt.show() fromsklearn.datasetsimportload_digits ...
前一篇文章通过TensorFlow实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解;本文将介绍什么是过拟合,并采用droput解决神经网络中过拟合的问题,以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例。本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解更多的人工智能案例及应用。
切线斜率:从数学的角度可知,一维函数在点 x 的导数叫做函数在点 x 的切线斜率,二维函数在点(x0,x1) 的偏导数称为点(x0,x1) 的切线斜率,如此类推。 鞍点:函数的极小值(最小值)被称为鞍点,从数学原理可知当到达鞍点时,切线斜率接近于 0。 梯度:以常用的二元方程 f(x0,x1)=x02+x12为例子,把全部变量...
fromsklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() plt.matshow(digits.images[0]) plt.show() 1.2 创建数据集 我们除了可以使用sklearn自带的数据集,还可以自己去创建训练样本, 具体用法可以参考:https://scikit-learn.org/stable/datasets/ ...
本例程调用了 SKlearn内置的数据集 .datasets.load_digits,并给出了 PCA 算法与 IPCA 算法的对比,两种算法的结果非常接近,说明 IPCA 的性能降低很小。 3.4 改进算法:核主成分分析(decomposition.KernelPCA) 对于线性不可分的数据集,使用非线性的核函数可以把样本空间映射到线性可分的高维空间,然后在这个高维空间进...