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搜索资源列表

  1. sklearn-python机器学习算法汇总

  2. sklearn-python机器学习算法汇总，对常用的机器学习算法进行了实现，使用mnist数据进行实验对比，程序运行过，没有问题

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_41369099

  1. sklearn开发指导书

  2. sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器学习的过程中，你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型，从而提高你的动手实践能力，同时这个过程也可以加深你对理论知识的理解和把握。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-07
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：qq2376071

  1. 线性回归正规方程sklearn实现

  2. Python代码包含了Advertising.csv数据包 ###线性回归#### # 读取数据 data = pd.read_csv('Advertising.csv', index_col=0) #前五条数据 data.head() #后五条数据 data.tail() # 画散点图 import seaborn as sns import matplotlib

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_33912144

  1. Python自己实现线性回归算法

  2. 可详细参考博主文章《【机器学习+sklearn框架】（一） 线性模型之Linear Regression》的公式推导，结合代码进行学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-12
    • 文件大小：2048
    • 提供者：walk_power

  1. dbscan算法的python实现

  2. dbscan算法的python实现，包括利用python随机生成测试数据，利用sklearn实现，利用matplotlib plot出图

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-10-26
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_37643067

  1. 利用sklearn进行按照时间顺序进行交叉验证（带注释的代码实现）

  2. 该代码提供了一种按照时间序列来进行交叉验证的一种方式，解决了在项目工程中经常遇到的时间相关的数据，可以有效的防止时间穿越，同时，由于使用了sklearn自带的库函数，因此执行效率较高。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-07
    • 文件大小：47104
    • 提供者：qq_20945297

  1. python实现对率回归决策树.zip

  2. 调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，对每个属性进行预测，选取正确率最大的属性作为根节点，并对该节点的每个属性取值进行划分选择，依此类推，最终绘制一棵决策树。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-16
    • 文件大小：421888
    • 提供者：qq_36949278

  1. 数据标准化在sklearn中实现

  2. 数据标准化的种常用的方法，Z-score和0-1标准化，包括标准化的目的、方法及sklearn中如何实现。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-03-21
    • 文件大小：675
    • 提供者：allien83

  1. sklearn实现多元线性回归及多项式回归.docx

  2. sklearn实现多元线性回归及多项式回归，个人学习笔记，简单易懂，实现多项式回归

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-18
    • 文件大小：19456
    • 提供者：qq_43577936

  1. Python-数据科学笔记本分类任务使用sklearn和Tensorflow实现

  2. 数据科学笔记本分类任务，使用sklearn和Tensorflow实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 常用数据挖掘算法总结及Python实现.zip

  2. 之前收集到的一份蛮好的算法资料，适合入门。暂时没有找到最新的，大家有的话麻烦给我分享一下呀！！！对十大算法有基本的认识，并结合python sklearn做了简单应用，最后还有几个分析案例，可以多多学习，不过只能说适合新手入门吧

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wenkang2261

  1. python使用sklearn实现决策树的方法示例

  2. 主要介绍了python使用sklearn实现决策树的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：193536
    • 提供者：weixin_38555229

  1. python运用sklearn实现KNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了python运用sklearn实现KNN分类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38607864

  1. Python使用sklearn实现的各种回归算法示例

  2. 主要介绍了Python使用sklearn实现的各种回归算法,结合实例形式分析了Python使用sklearn库实现的决策树回归、线性回归、SVM回归、KNN回归、随机森林回归等各种回归算法,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：430080
    • 提供者：weixin_38651929

  1. 基于sklearn实现Bagging算法（python）

  2. 主要为大家详细介绍了基于sklearn实现Bagging算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38630324

  1. python运用sklearn实现KNN分类算法

  2. KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法，供大家参考，具体内容如下 最简单的分类算法，易于理解和实现 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。 注意 该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义，一般选取k<30 距离一般用欧氏距离，即​  通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类 代码如下： ## 导入鸢尾花数据集 iris

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38638647

  1. 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 决策树基本知识及python代码实现——利用sklearn

  2. 利用决策树进行分类，使用了sklearn包。 决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考 相关文章： 数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38536716

  1. 基于sklearn实现Bagging算法（python）

  2. 本文使用的数据类型是数值型，每一个样本6个特征表示，所用的数据如图所示： 图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征，G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。 实现Bagging算法的代码如下： from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38687199

  1. Python使用sklearn实现的各种回归算法示例

  2. 本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用sklearn做各种回归 基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees 1. 数据准备 为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，x1和x2的训练集一共有5

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：431104
    • 提供者：weixin_38668776

  1. python使用sklearn实现决策树的方法示例

  2. 1. 基本环境 安装 anaconda 环境， 由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php 安装后， 将bin 目录内容添加到环境变量path 即可 参考blog ： http

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：192512
    • 提供者：weixin_38528680
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