sklearn使用方法,包括从制作数据集,拆分数据集,调用模型,保存加载模型,分析结果,可视化结果 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试集拆分 4 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归模型 5 import matplotlib.pyplot as p

Python Sklearn.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-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资料,对常用的评价指标及其实现.应用进行简单介绍. 一. scikit-learn安装 网上教程很多,此处不再赘述,具体可以参照:

ArcGIS Python编程案例(1)-Python语言基础 https://www.jianshu.com/p/dd90816d019b ArcGIS Python编程案例(2)-使用ArcPy编写脚本 https://www.jianshu.com/p/932e83db7f59 ArcGIS Python编程案例(3)-管理地图文档和图层 https://www.jianshu.com/p/8f1387beb81d ArcGIS Python编程案例(4)-查找和修复数据源 https:/

Python入门(案例) #一.上课案例: #输出hello wordprint('hello word') #python注释有两种#1.单行注释#这是单行注释#2.多行注释'''这是多行注释''' #python变量name='liuyongqi'age=18print(name)print(age)#字符串既可以是单引号也可以是双引号name="刘永麒"print(name) #python中的数据类型#1.Number(数字),在python中定义整数类型无限制num=1234

Python 小案例实战 -- 简易银行存取款查询系统 涉及知识点 包的调用 字典.列表的混合运用 列表元素索引.追加 基本的循环与分支结构 源码 import sys import time bank = { 'users':['Tom','Jack'], 'pwd': ['1701', '1702'], 'money':[1000,2000], 'history':[[],[]] } while True: user_now_name = str(input("欢迎使用本系统!请输入您的用户

Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: Se

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py

用python+sklearn机器学习实现天气预报 数据 项目地址 系列教程 勘误表 0.前言 1.爬虫 a.确认要被爬取的网页网址 b.爬虫部分 c.网页内容匹配取出部分 d.写入csv文件格式化 e.封装成类 2.数据预处理 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 数据 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用

用python+sklearn机器学习实现天气预报 准备 项目地址 系列教程 0.流程介绍 1. 环境搭建 a.python b.涉及到的机器学习相关库 sklearn panda seaborn joblib 2.寻找数据来源 3.分析数据源网址规则 4.分析页面规则 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklea

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习

python项目案例1:----此学习案例用python3编写,摘自明日科技,感谢! 学生管理系统: 功能描述:具有增删改查,排序,保存并显示学生的全部信息. 1.主界面---函数menu(),显示功能界面,方便用户选择功能: 2.主函数,程序入口----main()  ; 3.录入学生信息------insert(): 4.查找学生信息------search(): 5.删除学生信息----delete(): 6.修改学生信息-----modify(): 7.排序-----sort(): 8.

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

前言 语音合成技术能将用户输入的文字,转换成流畅自然的语音输出,并且可以支持语速.音调.音量设置,打破传统文字式人机交互的方式,让人机沟通更自然. 应用场景 将游戏场景中的公告.任务或派单信息通过语音播报,让玩家玩游戏或配送员送货的同时,也可接听新任务. 文学小说类软件,可以利用百度语音合成技术将文学小说作品进行高质量的朗读,流畅清晰,解放双眼,畅听世界. 软件架构 Python3.7.2.Django2.1.7.baidu-aip(百度语音API) 案例 这里只展示部分代码,有兴趣的同学可以自

前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统.人脸动态跟踪识别系统等等. 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸. 代码实现: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 i

汇率换算V1.0 案例描述: 设计一个汇率换算器程序,其功能是将外币换算成人民币,或者相反 案例分析: 分析问题:分析问题的计算部分: 确定问题:将问题划分为输入.处理及输出部分: 设计算法:计算部分的核心(输出 = 输入 / 汇率): 上机实验: """ 作者:李舵 功能:汇率兑换 版本:1.0 日期:2019/4/8 """ # 汇率 USD_VS_RMB = 6.77 # 人民币的输入 rmb_str_value = input('请输入人

前言:初学者对python的流程语句有一定的了解,但是运用起来总会磕磕碰碰.本文总结了一些初学者在学习python时做的经典案例 一.名片管理系统(限单个名片) info = {'name':'jam', 'age': 24, 'high':171 } while True: print('='*60) #字符串拼接可以用* print('===名片管理系统===') print('1.改 2.删 3.查 4.增 5.退出') c=input('请选择:') ': res = input('请输

stay hungry, stay foolish.求知若饥,虚心若愚. 今天和大家分享一个python的实战案例,很多人在学习过程中都希望通过一些案例来试一下,也给自己一点动力.那么下面介绍一下这次要介绍的内容,这个也是博主最近学的,要相信自己可以搞得定. 那么现在进入正题,实战要求是做一个银行系统,就是我们去银行办业务时候会有个自助的ATM机,现在大部分业务都是由他来解决的.首先自己想一想,用面向对象的思想该怎样实现这个系统呢?都有哪些对象?他们各自的功能都有什么?想到的越多越好,在实现的时

原理 数据正规化(data normalization)是将数据的每个样本(向量)变换为单位范数的向量,各样本之间是相互独立的．其实际上,是对向量中的每个分量值除以正规化因子．常用的正规化因子有 L1, L2 和 Max．假设,对长度为 n 的向量,其正规化因子 z 的计算公式,如下所示: 注意:Max 与无穷范数  不同,无穷范数 是需要先对向量的所有分量取绝对值,然后取其中的最大值:而 Max 是向量中的最大分量值,不需要取绝对值的操作． 补充:一阶范数也称为曼哈顿距离(Manhanttan

1. 需要安装 numpy, scipy, 和sklearn和ipython,Cython sklearn,ipython, Cython都可以通过pip来安装.但scipy,可能还有numpy必须通过FQ后才能安装,努力FQ,很艰难的安装时,scipy提示出错.numpy是可以安装的,但是通过Pip安装scipy时,提示缺少mkl..., 可以从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/p

承接上一篇:查找:顺序查找与二分法查找,将二分法更多详细的python实现解题写下笔记. 简单方法 ''' 二分法查找在列表中的用户输入值,返回index 三种情况跳出循环体: LR相邻 LR位置重合 RL 算法时间复杂度为O(logn) ''' def bi_search(lis,num): if len(lis) == 0: #判断边界条件 return -1 left, right = 0, len(lis)-1 #列表的起始点和终点 while left <= right: mid =