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1 文本编码技术简介 1.1 单词计数向量 sample = ["Machine learning is fascinating, it is wonderful" ,"Machine learning is a sensational techonology" ,"Elsa is a popula 阅读全文
posted @ 2021-07-03 21:22
秋华
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摘要：
1 多项式朴素贝叶斯MultinomialNB 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_s 阅读全文
posted @ 2021-07-03 21:11
秋华
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1 布里尔分数Brier Score from sklearn.metrics import brier_score_loss #注意，第一个参数是真实标签，第二个参数是预测出的概率值 #在二分类情况下，接口predict_proba会返回两列，但SVC的接口decision_function却只会 阅读全文
posted @ 2021-07-03 20:47
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1 认识高斯朴素贝叶斯 1. 展示我所使用的设备以及各个库的版本 %%cmd pip install watermark #在这里必须分开cell，魔法命令必须是一个cell的第一部分内容 #注意load_ext这个命令只能够执行一次，再执行就会报错，要求用reload命令 %load_ext wa 阅读全文
posted @ 2021-07-03 20:03
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1 真正的概率分类器 2 朴素贝叶斯是如何工作的 2.1 瓢虫冬眠：理解P(Y|X) 2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计 2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 3 sklearn中的朴素贝叶斯 阅读全文
posted @ 2021-07-03 19:42
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NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明： 函数描述 dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。 vdot 两个向量的点积 inner 两个数组的内积 matmul 两个数组的矩阵积 determinant 数组的行列式 solve 求解线性 阅读全文
posted @ 2021-07-03 13:28
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摘要：
NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 种类速度最坏情况工作空间稳定性 'quicksort'（快速排序） 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'（归并 阅读全文
posted @ 2021-07-03 13:21
秋华
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NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 函数说明如下： numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 im 阅读全文
posted @ 2021-07-03 12:42
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舍入函数 numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。 numpy.around(a,decimals) 参数说明： a: 数组 decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置 numpy.floor() numpy.floor() 返 阅读全文
posted @ 2021-07-03 12:36
秋华
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摘要：
以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。 这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。 函数描述 add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 multip 阅读全文
posted @ 2021-07-03 12:34
秋华
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