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天生自然

 
 

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随笔分类 -  吴裕雄--天生自然人工智能技术项目分享

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吴裕雄 python 机器学习——数据预处理流水线Pipeline模型
摘要:from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.linear_model import LogisticRegre... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 13:44 吴裕雄 阅读(1535) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理嵌入式特征选择
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 13:17 吴裕雄 阅读(668) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理包裹式特征选取模型
摘要:from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.feature_selection import RFE,RFECV from sklearn.model_selection import train_test_split #数据预处理包裹式特征选取RFE模型 def t... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 12:32 吴裕雄 阅读(875) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理过滤式特征选取SelectPercentile模型
摘要:from sklearn.feature_selection import SelectPercentile,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectPercentile模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], ... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 12:21 吴裕雄 阅读(1911) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理过滤式特征选取SelectKBest模型
摘要:from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectKBest模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 12:20 吴裕雄 阅读(4928) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理正则化Normalizer模型
摘要:from sklearn.preprocessing import Normalizer #数据预处理正则化Normalizer模型 def test_Normalizer(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [1,3,5,2,4,], [2,4,1,3,5]] print("before ... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 12:00 吴裕雄 阅读(2416) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理标准化MaxAbsScaler模型
摘要:from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler #数据预处理标准化MaxAbsScaler模型 def test_MaxAbsScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]] print("before trans... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 11:52 吴裕雄 阅读(1372) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理标准化StandardScaler模型
摘要:from sklearn.preprocessing import StandardScaler #数据预处理标准化StandardScaler模型 def test_StandardScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]] print("before... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 11:52 吴裕雄 阅读(2890) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理标准化MinMaxScaler模型
摘要:from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #数据预处理标准化MinMaxScaler模型 def test_MinMaxScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]] print("before trans... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 11:50 吴裕雄 阅读(3444) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理二元化OneHotEncoder模型
摘要:from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder #数据预处理二元化OneHotEncoder模型 def test_OneHotEncoder(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] print... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 11:36 吴裕雄 阅读(790) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理二元化Binarizer模型
摘要:from sklearn.preprocessing import Binarizer #数据预处理二元化Binarizer模型 def test_Binarizer(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] print("before tra... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 11:31 吴裕雄 阅读(960) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestRegressor回归模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 08:55 吴裕雄 阅读(23312) 评论(0) 推荐(3)
吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 08:45 吴裕雄 阅读(4126) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——集成学习梯度提升决策树GradientBoostingRegressor回归模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 08:28 吴裕雄 阅读(14786) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——集成学习梯度提升决策树GradientBoostingClassifier分类模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 07:58 吴裕雄 阅读(6811) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——集成学习AdaBoost算法回归模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 07:31 吴裕雄 阅读(3203) 评论(0) 推荐(1)
吴裕雄 python 机器学习——集成学习AdaBoost算法分类模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据... 阅读全文
posted @ 2019-05-02 07:09 吴裕雄 阅读(849) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——半监督学习LabelSpreading模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised.label_propagation import LabelSpreading def load_data(): ... 阅读全文
posted @ 2019-05-01 19:12 吴裕雄 阅读(2281) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——半监督学习标准迭代式标记传播算法LabelPropagation模型
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ... 阅读全文
posted @ 2019-05-01 18:46 吴裕雄 阅读(1705) 评论(0) 推荐(0)
吴裕雄 python 机器学习——人工神经网络感知机学习算法的应用
摘要:import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neural_network import MLPClassifier ## 加载数... 阅读全文
posted @ 2019-05-01 13:10 吴裕雄 阅读(686) 评论(0) 推荐(0)
 

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