随笔分类 -  机器学习

[python机器学习]机器学习简单示例-KNN、决策树、线性回归、逻辑回归
摘要：1.KNN 查找距离已知的几个点最近的类型，并返回这个类型进行预测。 如小明在北京，小红在北京，小刚在河南，而我距离小明和小红比小刚近，则我最可能在北京而不是河南 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : KNN近邻算法.py # 阅读全文
posted @ 2020-05-02 08:54 雾霾王者 阅读(742) 评论(0) 推荐(0)
[深度学习]python深度学习 实现一个简单的线性回归案例
摘要：#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : 自实现一个线性回归.py # @Author: 赵路仓 # @Date : 2020/4/12 # @Desc : # @Contact : 398333404@qq.com import 阅读全文
posted @ 2020-04-12 18:09 雾霾王者 阅读(879) 评论(0) 推荐(0)
[深度学习]解决python调用TensorFlow时出现FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecate
摘要：使用TensorFlow时报错 FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as 阅读全文
posted @ 2020-04-09 11:17 雾霾王者 阅读(7088) 评论(0) 推荐(0)
[机器学习]贝叶斯算法 对泰坦尼克号生存人群 分类预测 [简单示例]
摘要：1.代码 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @File : 泰坦尼克号.py 4 # @Author: 赵路仓 5 # @Date : 2020/4/4 6 # @Desc : 7 # @Contact : 398333404 阅读全文
posted @ 2020-04-09 10:50 雾霾王者 阅读(1456) 评论(0) 推荐(0)
[机器学习]AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto' 报错解决方法
摘要：在代码： config=tf.ConfigProto() sess=tf.compat.v1.Session(config=config) 执行过程中会报错 config=tf.ConfigProto()AttributeError: module 'tensorflow' has no attri 阅读全文
posted @ 2020-03-26 11:09 雾霾王者 阅读(26666) 评论(1) 推荐(2)
[机器学习]RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run(). 报错解决方法
摘要：在进行机器学习的过程中 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @File : TensorFlow入门操作.py 4 # @Author: 赵路仓 5 # @Date : 2020/3/26 6 # @Desc : 7 # @Co 阅读全文
posted @ 2020-03-26 11:06 雾霾王者 阅读(15878) 评论(1) 推荐(1)
[python]机器学习 k-mean 聚类分析
摘要：1.聚类代码： 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @File : 聚类2.py 4 # @Author: 赵路仓 5 # @Date : 2020/3/19 6 # @Desc : 7 # @Contact : 3983334 阅读全文
posted @ 2020-03-22 22:18 雾霾王者 阅读(536) 评论(0) 推荐(1)
[Python]机器学习【推荐】
摘要：地址：https://blog.csdn.net/weixin_43242897/article/details/82832789 阅读全文
posted @ 2020-03-14 22:27 雾霾王者 阅读(177) 评论(0) 推荐(0)