sklearn 是 python 下的机器学习库. scikit-learn的目的是作为一个“黑盒”来工作,即使用户不了解实现也能产生很好的结果. 其功能非常强大,当然也有很多不足的地方,就比如说神经网络就只有一个RBM(不是人民币哈).但是,不管怎样,首荐!! 这个例子比较了几种分类器的效果,并直观的显示之 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColorma…

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train…

已迁移到我新博客,阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集,数据集中的数据属性有全部是离散型的,有全部是连续型的,也有离散与连续混合型的.通过对各个数据集的浏览,总结出各个数据集的一些基本信息如下: 连续型数据集: 1. diabets(4:8d-2c) 2. mozilla4(6:5d-2c) 3. pc1(7:21d-2c) 4. pc5(8:38d-2c) 5. wavefo…

组合分类器: 组合分类器有4种方法: (1)通过处理训练数据集.如baging  boosting (2)通过处理输入特征.如 Random forest (3)通过处理类标号.error_correcting output coding (4)通过处理学习算法.如voting 1 bagging from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier me…

本文包含 1.CSS3中2D转换和3D转换的介绍. 2.在相册中的应用实例. CSS3中的转换效果和动画效果十分强大好用,可以实现一些常见的动态效果. 如此一来,CSS3便可以代替许多jQuery的功能. 先来介绍一下CSS中的转换. CSS3中转换有2D转换和3D转换之分. 2D转换(简单来说就是让某个元素改变大小和位置): 1.translate()方法 该方法包含两个参数,分别是对应的x轴,y轴偏移的距离(相对于控件的原位置进行移动). 也可以根据translateX()方法单独设置x轴偏…

js中的放大镜效果 在电商中,放大镜效果是很常见的,如下图所示: 当鼠标悬浮时,遮罩所在区域在右侧进行放大. 在动手写之前,我们要先理清思路,分析需求,所需知识点,再将每一块进行组装,最后进行功能的完善. 首先,需求分析: 打开页面是看到只有一张图片 鼠标悬浮在图片上上时遮罩和右侧图片显示出来 遮罩随着鼠标的移动而移动 右侧图片随着遮罩的移动而移动 其实,想此类两个图片在不同位置,一般都是多图片进行配合运动形成的效果. 本案例中左侧使用的是小图片,右侧使用的是大图片. 所需知识点: 元素的隐藏和…

sklearn中有很多经典分类器,使用非常简单:1.导入数据 2.导入模型 3.fit--->predict 下面的示例为在iris数据集上用各种分类器进行分类: #用各种方式在iris数据集上数据分类 #载入iris数据集,其中每个特征向量有四个维度,有三种类别 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() print ("The iris' target names: ",iris.target_names)…

1.焦点图 $(document).ready(function(){ var i=0; var autoChange= setInterval(function(){ if(i<$(".hdp li").length-1){ i++; }else{ i=0; } changeTo(i) ; },1500); $(".hdp").find("li").each(function(item){ $(this).hover(function()…

最近闲来无事,在网上寻找源代码看,突然发现了一个国内技术牛人开发的快速开发框架Andbase,花了一天时间研究了下源码和怎么使用,现将开发常见的侧滑栏和滑动标签页组合效果的使用介绍个大家,希望可以减少大家的开发难度 老样子,先上效果图 ok,下面开始介绍如何使用andbase快速开发框架,实现这种常见的界面效果 工程包结构 利用andbase框架开发的一个应用叫做"Android开发宝",里面的源码详细的介绍了各种效果的使用,功能十分强大,有兴趣的最好可以研究下源码,收获颇丰,由于代码…

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值. 从图像到标签分值的参数化映射:该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低.下面会利用一个具体例子来展示该方法.现在假设有一个包含很多图像的训练集 $x_i \in \mathbb{R}…