摘要：一、boston房价预测 1. 读取数据集 from sklearn.datasets import load_bostonboston = load_boston()x = boston.datay = boston.targetx.shape 2. 训练集与测试集划分 from sklearn. 阅读全文
回归模型与房价预测
2018-12-06 11:14 by 默默的卖萌, 279 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：1. 导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_bostonboston = load_boston()boston.keys() print(boston.DESCR) boston.data.shape boston.feature_name 阅读全文
.编程实现朴素贝叶斯分类算法
2018-11-29 08:26 by 默默的卖萌, 559 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：import csvfile_path = r'F:\SMSSpamCollectionjs.txt'sms = open(file_path,'r',encoding = 'utf-8')sms_data = []sms_label = []csv_reader = csv.reader(sms, 阅读全文
sklearn中的朴素贝叶斯模型及其应用
2018-11-22 09:51 by 默默的卖萌, 291 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gn 阅读全文
图片
2018-11-22 08:38 by 默默的卖萌, 211 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：读取示例图片，读取示例图片 from sklearn.datasets import load_sample_imagefrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt china = load_sample_imag 阅读全文
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
2018-11-18 21:44 by 默默的卖萌, 284 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系：按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。 分类：相当于给数据贴标签，根据标签可以提高对数据认知的效率，降低认知成本。 聚类：是指事先没有“标签”而通过某种成因分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别：类别成因 阅读全文
K-means算法应用：图片压缩
2018-11-07 21:45 by 默默的卖萌, 449 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：from sklearn.datasets import load_sample_imagefrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npchina = load_sample_i 阅读全文
聚类--K均值算法：自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用
2018-10-31 11:24 by 默默的卖萌, 428 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：import numpy as npx=np.random.randint(1,100,[20,1]) y=np.zeros(20) k=3def initcenter(x,k): return x[:k]kc=initcenter(x,k)kc 运行结果： 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这 阅读全文
numpy统计分布显示
2018-10-20 23:58 by 默默的卖萌, 432 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：计算鸢尾花花瓣长度的最大值，平均值，中值，均方差。 import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()iris = data['data'][:,2]print(iris)d1 = np.max(iri 阅读全文