sklearn
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Python利用线性回归、随机森林等对红酒数据进行分析与可视化实战(附源码和数据集 超详细)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 下面对天池项目中的红酒数据集进行分析与挖掘 实现步骤 1:导入模块 2:颜色和打印精度设置 3:获取数据并显示数据维度 字段中…
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朴素贝叶斯分类的python的实现
文章目录 介绍 GaussianNB()参数介绍 实例 BernoulliNB()参数介绍 实例 MultinomialNB()参数介绍 实例 作者:王乐 介绍 sklearn 是…
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Pycharm安装Sklearn、Pandas库保姆级教程
第一步:进入开始菜单栏下的Anconda Prompt界面 第二步:进入pytorch环境,代码如下: conda activate pytorch 第三步:输入conda li…
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pycharm安装sklearn方法
前情提要:用pycharm安装sklearn报错,给出的错误提示是pip版本过低,然后更新pip,依然报错,遂作罢,放弃在pycharm上傻瓜式安装,转为自己手动安装。 参考文章:…
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基于sklearn实现LDA主题模型(附实战案例)
目录 LDA主题模型 1.LDA主题模型原理 其实说到LDA能想到的有两个含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种…
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【机器学习sklearn】两个例子轻松搞懂核密度估计KernelDensity
前言 作业中遇到了需要使用KernelDensity的情况,但是网上的资料参差不齐,找了不短的时间却失望而归,最后还是靠着自己的理解才弄懂sklearn这个函数的使…
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Python建立线性回归模型进行房价预测
Python建立线性回归模型进行房价预测 前期准备 多因子房价预测 实战流程 1.数据加载 2.数据可视化 3.数据预处理 4.模型建立与训练 5.模型预测 6.模型评估 7.房价…
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如何评价模型的好坏?
回归: MSE(均方误差)—— 判定方法:值越小越好(真实值-预测值,平方之后求和平均) RMSE(均根方误差)—— 判定方法:值越小越好(MSE开根号) R squared/拟合…
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FastICA的原理及实现
FastICA的原理及实现 为什么是ICA而不是PCA ICA分离出来的是非高斯分布的信号,而PCA是假设高斯分布,非高斯分布在均值为0方差一样的情况下,信息熵比高斯分布小,所以在…
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模型调参常见问题及Aadm优化器调参记录
超参数调试、Batch正则化和编程框架 参考链接:链接:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78403416 1. T…