02 2021 档案
摘要：CAS 实现单点登录（SSO）返回更多用户信息（五）
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摘要：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import linear_model, datasets n_samples = 1000 n_outliers = 50 X, y, coef = datas
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摘要：from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 n_features=25, # 特征个数 n_informative=3, # 有效特征个数 n_
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摘要：sklearn 中 模型保存有两种方式，版本不同，可查看官网，这里只做简单记录 方式一：序列化 序列化 的具体用法请自行研究 >>> from sklearn import svm >>> from sklearn import datasets >>> clf = svm.SVC() >>> X,
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摘要：make_classification创建用于分类的数据集，官方文档 例子： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
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摘要：前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响，
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摘要：pipeline就是一个机器学习工作流 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1、源数据ETL 2、数据预处理 3、特征选取 4、模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水线式工作流程则
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摘要：Python 机器学习 唐宇迪泰坦尼克号【最新代码】
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摘要：sklearn更新后执行下面的可能会报错 from sklearn.cross_validation import train_test_split 报错ImportError: cannot import name 'cross_validation' 解决方法： 库路径变了 改为： from s
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摘要：python机器学习-模型优化（六）
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摘要：python机器学习-模型评估（五）
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摘要：python机器学习-特征工程（三）
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摘要：Python机器学习-数据预处理（二）
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摘要：Python机器学习-数据观察（一）
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摘要：模型评估之混淆矩阵（confusion_matrix）含义及Python代码实现
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摘要：numpy中的ravel()
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摘要：SKLearn 信用卡欺诈检测(creditcard)
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摘要：用在Jupyter notebook中具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，或者生成一个figure画布的时候，可以直接在你的python console里面生成图像。效果如下： 不加%matplotlib inline 加上%matplotlib
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摘要：sklearn中已经废弃cross_validation,将其中的内容整合到model_selection中 将sklearn.cross_validation 替换为 sklearn.model_selection
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摘要：pandas.get_dummies 的用法
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摘要：pandas +sqlalchemy读写oracle数据库
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摘要：使用Python和Keras进行实用的文本分类
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摘要：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php
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摘要：实战教程 ：使用Python和keras进行文本分类（上）
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摘要：pandas中的reset_index() 数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(
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摘要：【Github】解决GitHub文件无法下载的问题
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摘要：pandas.DataFrame索引之 loc与iloc用法
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