摘要：
（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练朴素贝叶斯分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结 阅读全文
posted @ 2024-11-18 22:38
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（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练对数几率回归（逻辑回归）分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的 阅读全文
posted @ 2024-11-18 22:37
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X = 添加截距项(X) # 在X前添加一列全为1的列向量 # 梯度下降优化 对于 i 从 1 到 num_iterations: p = sigmoid(X * β) # 计算预测概率 g = (1/m) * X' * (p - y) # 计算梯度 β = β - α * g # 更新β # 检查 阅读全文
posted @ 2024-11-18 22:37
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X = 添加截距项(X) # 在X前添加一列全为1的列向量 # 梯度下降优化 对于 i 从 1 到 num_iterations: p = sigmoid(X * β) # 计算预测概率 g = (1/m) * X' * (p - y) # 计算梯度 β = β - α * g # 更新β # 检查 阅读全文
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X = 添加截距项(X) # 在X前添加一列全为1的列向量 # 梯度下降优化 对于 i 从 1 到 num_iterations: p = sigmoid(X * β) # 计算预测概率 g = (1/m) * X' * (p - y) # 计算梯度 β = β - α * g # 更新β # 检查 阅读全文
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Computer:100 与上述数据对应的文档形式如下： { “name”: “scofield”, “score”: { “English”: 45, “Math”: 89, “Computer”: 100 } } （2）获取scofield的所有成绩成绩信息(只显示score列) 阅读全文
posted @ 2024-11-18 22:37
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今天下载软件时需要修改hosts文件，按照百度改了好几次权限都不行，要么就无法保存，要么就以txt文本文档的格式存下来一个新的host.txt文件，和原来的hosts两个一起在源路径下。 最后用很简单的两步就解决了。 首先附上hosts文件地址：C:\Windows\System32\drivers 阅读全文
posted @ 2024-11-18 22:37
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（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练对数几率回归（逻辑回归）分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的 阅读全文
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（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练对数几率回归（逻辑回归）分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的 阅读全文
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（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练朴素贝叶斯分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结 阅读全文
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