scikit-learn机器学习算法封装
K近邻算法 K-最近邻KNN是一种有监督的机器学习算法可用于解决分类和回归问题。它基于一个非常简单的想法数据点的值由它周围的数据点决定。考虑的数据点数量由k值确定。因此k值是算法的核心。 我们...
机器学习入门：使用Scikit-Learn实践
引言： 机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它允许计算机系统从数据中学习并改进其性能，而不需要明确的编程。本文将简要介绍机器学习的基本概念，并示范如何在Pytho...
机器学习 day34（机器学习项目的完整周期、精确度和召回率、F1）
机器学习项目的完整周期 第一步决定项目是什么。第二步收集数据。第三步训练模型进行错误分析并改进模型可能会回到第二步。第四步当模型足够好后部署在生产环境中继续监控性能并维护模型以防性能下降可能会回到...
李宏毅机器学习第一课
机器学习就是让机器找一个函数f这个函数f是通过计算机找出来的 如果参数少的话我们可以使用暴搜但是如果参数特别多的话我们就要使用Gradient Descent Regression (输出的是一个...
机器学习（16）---聚类(KMeans)
聚类 一、聚类概述1.1 无监督学习与聚类算法1.2 sklearn中的聚类算法 二、 KMeans2.1 基本原理2.2 簇内误差平方和 三、sklearn中的KMeans...
《机器学习核心算法》分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB
「作者主页」士别三日wyx 「作者简介」CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」小白零基础《Python入门到精通》 朴素贝...
机器学习（17）---支持向量机(SVM)
支持向量机 一、概述1.1 介绍1.2 工作原理1.3 三层理解 二、sklearn.svm.SVC2.1 查看数据集2.2 contour函数2.3 画决策边界制作网格2.4 建...
机器学习——聚类算法
0、前言 机器学习聚类算法主要就是两类K-means和DBSCAN聚类一种无监督的学习事先不知道类别相当于不用给数据提前进行标注自动将相似的对象归到同一个簇中 1、K-means 原理先根据...