随笔分类 -  sklearn库调用

sklearn框架
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posted @ 2020-03-21 18:26 The-Chosen-One 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn框架的系统学习
摘要：学习官网：https://scikit-learn.org（API and user guide比较重要，可以系统学习) 阅读全文
posted @ 2020-03-21 18:22 The-Chosen-One 阅读(404) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn调用多项式回归
摘要：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.random.uniform(-3,3,size=100)X=x.reshape(-1,1)np.random.seed(666)y=0.5*x**2+x+2+np.random.normal 阅读全文
posted @ 2020-03-18 22:08 The-Chosen-One 阅读(1383) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn调用PCA算法
摘要：#PCA算法的底层原理实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))np.random.seed(666)#噪声数据验证x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100 阅读全文
posted @ 2020-03-18 22:05 The-Chosen-One 阅读(757) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn调用随机梯度下降法
摘要：#梯度下降法原理编写#一维函数的梯度下降方法编写import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(-1,6,141)y=(x-2.5)**2-1plt.plot(x,y)plt.show()def dJ(theta): re 阅读全文
posted @ 2020-03-17 23:50 The-Chosen-One 阅读(1182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn调用多元线性回归算法
摘要：#向量化运算import matplotlib as mplmpl.rcParams['agg.path.chunksize'] = 1000000import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltm=100x=np.random.random(siz 阅读全文
posted @ 2020-03-17 23:46 The-Chosen-One 阅读(1253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn库调用k近邻算法
摘要：python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381], [3.110073483 阅读全文
posted @ 2020-03-16 21:14 The-Chosen-One 阅读(1054) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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