LEA主题的文章列表，还有LEA的技术要点_第29页

sklearn调用SVM算法

1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下所示：#（一...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn调用分类算法的评价指标

sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearnimportdatasetsd=datasets.load_digits()x=d.datay=d.target.co...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO）

sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO）1、OVR和OVO是针对一些二分类算法（比如典型的逻辑回归算法）来实现多分类任务的两种最为常用的方式，sklearn中专门有其调用的函数，其调用过程如下所示： #多分类任务的封装OVR(n个)和OVO（Cmn个）#sklearn中采用的逻辑回归是可以进行多分类任...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn实现多分类逻辑回归

sklearn实现多分类逻辑回归#二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题，它只能解决二分类的问题，不过经过一定的改造便可以进行多分类问题，主要的改造方式有两大类：(1)OVR/A(OneVSRest/ALL)(2)OVO(OneVSOne)2、对于OVR的改造方式，主...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn调用逻辑回归算法（多项式）与决策边界

1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法，也可以看作是分类算法，通常用来解决分类问题，主要是二分类问题，对于多分类问题并不适合，也可以通过一定的技巧变形来间接解决。2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体)，它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度，我们可以通过决策边界来调整算法的超参数。&n...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn中的多项式回归算法

sklearn中的多项式回归算法1、多项式回归法多项式回归的思路和线性回归的思路以及优化算法是一致的，它是在线性回归的基础上在原来的数据集维度特征上增加一些另外的多项式特征，使得原始数据集的维度增加，然后基于升维后的数据集用线性回归的思路进行求解，从而得到相应的预测结果和各项的系数。2、多项式回归的函数在pyhton的...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn中调用PCA算法

sklearn中调用PCA算法PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示：#sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算（自定义数据）importnumpyasnpimportmatpl...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn中实现随机梯度下降法（多元线性回归）

sklearn中实现随机梯度下降法随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式，在sklearn中主要用于多元线性回归算法中，是一种比较高效的最优化方法，其中的梯度下降系数（即学习率eta）随着遍历过程的进行在不断地减小。另外，在运用随机梯度下降法之前需要利用sklearn的Standard...

代码星球 ·2020-06-16

scikitlearn库中调用k-近邻算法的操作步骤

1、k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法，它含有训练基础数据集，但是是一种没有模型的算法，为了将其和其他算法进行统一，我们把它的训练数据集当做它的模型本身。2、在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下（利用实际例子举例如下）：#1导入相应的数据可视化模块importnumpyasnpimp...

代码星球 ·2020-06-16

sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（非常全）

sklearn之train_test_split()函数各参数含义（非常全）在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从sklearn.model_selection中调用train_test_split函数简单用法如下：X_tra...

代码星球 ·2020-06-16

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例

PythonSklearn.metrics简介及应用示例利用Python进行各种机器学习算法的实现时，经常会用到sklearn（scikit-learn）这个模块/库。无论利用机器学习算法进行回归、分类或者聚类时，评价指标，即检验机器学习模型效果的定量指标，都是一个不可避免且十分重要的问题。因此，结合scikit-le...

代码星球 ·2020-06-16

thymeleaf + layui 整合问题笔记

使用thymeleafhe+layui渲染表格时，出现错误org.thymeleaf.exceptions.TemplateProcessingException:Couldnotparseasexpression:这是因为[[]]是thymeleaf的内联表达式，分开书写即可正常。注意：[与[ 之间不能加任...

代码星球 ·2020-06-15

迁移学习 transferlearning

2019-04-08 13:25:17在实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络（随机初始化），因为拥有足够大小的数据集是相对罕见的。相反，通常在非常大的数据集（例如ImageNet，其包含具有1000个类别的120万个图像）上预先训练ConvNet，然后使用预训练好的ConvNet作为感兴趣的任务的参数初始...

代码星球 ·2020-06-14

thymeleaf 简易使用范例

thymeleaf范例:<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"xmlns:th="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><metacharset="UTF-8"/><title>学生列表</title&...

代码星球 ·2020-06-13

K-Means & Sequential Leader Clustering

2017-12-3119:08:37k-平均算法源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-means的目的是：把样本划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题在计算上是困难的（NP困难），不过存在高效的启发式算...

代码星球 ·2020-06-13