sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_decomposition交叉分解,gaussian_process高斯过程 neural_network多层神经网络,calibration概率校准,isotonk保序回归,feature_selecti…

sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_decomposition交叉分解,gaussian_process高斯过程 neural_network多层神经网络,calibration概率校准,isotonk保序回归,feature_selecti…

转自:https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.Python的机器学习包sklearn中也包含了感知机学习算法,我们可以直接调用,因为感知机算法属于线性模型,所以从sklearn.linear_model中import下面给出例子. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import…

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的…

20155206赵飞 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能1,2,3 . 1:LED闪烁实验 一.实验目的  学习GPIO原理  掌握Z32安全模块驱动LED的工作原理 二.实验内容 学习GPIO原理,阅读<ARM cortex-m0权威手册>(详见目录Z32开发指南\3.参考资料),参考Z32HUA_DEMO工程函数库(详见Z32开发指南\2.软件资料),通过设置GPIO0来控制核心板上L2灯的亮灭. 三.预备知识 …

<基于Arm实验箱的国密算法应用>课程设计 结题报告 小组成员姓名:20155206赵飞 20155220吴思其 20155234昝昕明 指导教师:娄嘉鹏 设计方案 题目要求:基于Arm实验箱的国密算法应用 三种平台: Z32 ARM32+Linux STM32 内容: SM1, SM2,SM3算法测试 算法应用:混合密码系统 设计方案及可行性分析 运行老师给的范例代码,熟悉开发软件和开发板的使用:收集资料简单了解Z32,ARM的基本概念,然后实现ARM与Ubuntu映射文件.成功编译并运行代…

20155200吴思其 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能4,5,6以及SM3加密实验的实现 测试四 GPIO0按键中断实验 实验目的 学习GPIO中断原理 掌握Z32安全模块中断的工作原理 实验过程及结果: 1.打开"Z32开发指南\实验4-GPIO0按键中断"目录的工程文件.编译工程,产生后缀名为.bin的可执行代码. 2.下载程序 将实验箱接入电源,用USB公对公线将实验箱的USB接口连接到电脑的USB接口上,…

20155234 昝昕明<基于ARM实验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 个人贡献 参与课设题目讨论及完成全过程: 资料收集: SM1算法及和ARM之间通信 负责串口代码调试: 协调完成小组结题报告: 负责实验箱的管理: 设计中遇到的问题及解决方法 开发板无法ping通主机 在虚拟机VMware里面:选择 edit(编辑) -> Vitual Network Editor(虚拟网络编辑器) ,选中VMnet0,在下面的VMnet Information中,点Bridge to(桥接到)…

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo…

Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 目录 Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 0x00 摘要 0x01概念 1.1 逻辑回归 1.1.1 推导过程 1.1.2 求解 1.1.3 随机梯度下降 1.2 LR的并行计算 1.3 传统机器学习 1.4 在线学习 1.5 FTRL 1.5.1 regret & sparsity 1.5.2 FTRL的伪代码 1.5.3 简要理解 0x02 示例代码 0x03 问题 0x04 总体逻辑 0xFF 参考 0…