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posted @ 2025-02-27 19:11 涨涨涨张 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2025-02-27 18:55 涨涨涨张 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2025-02-26 22:58 涨涨涨张 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2025-02-26 21:57 涨涨涨张 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 现代社会的数字化转型使得软件系统成为各行各业的核心支撑。无论是企业管理系统、电子商务平台,还是移动应用与云服务,均离不开复杂的软件架构。软件架构师作为软件开发团队中的核心人物,承担着设计高质量软件系统的重任。然而,随着技术的不断演进,软件架构师的职责和角色也在不断变化。软件架构师是负责软件系统整体结 阅读全文
posted @ 2025-02-26 21:57 涨涨涨张 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2025-02-26 10:40 涨涨涨张 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)利用pandas库从本地读取iris数据集; (2)从scikit-learn 库中直接加载iris 数据集; (3)实现五折交叉验证进行模型训练; (4)计算并输出模型的准确度、精度、召回率和F1值。 import numpy as np import pandas as pd from c 阅读全文
posted @ 2024-12-21 15:28 涨涨涨张 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)从scikit-learn 库中加载 iris 数据集,使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集(注意同分布取样); (2)使用训练集训练对数几率回归(逻辑回归)分类算法; (3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和 F1 值)进行评估和选择; (4)使用测试集,测试模型的性能, 阅读全文
posted @ 2024-12-19 19:46 涨涨涨张 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)从scikit-learn 库中加载 iris 数据集,使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集(注意同分布取样); (2)使用训练集训练分类带有预剪枝和后剪枝的C4.5算法; (3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和 F1 值)进行评估和选择; (4)使用测试集,测试模型的性 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:29 涨涨涨张 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)从scikit-learn 库中加载 iris 数据集,使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集(注意同分布取样); (2)使用训练集训练支持向量机—SMO分类算法; (3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和 F1 值)进行评估和选择; (4)使用测试集,测试模型的性能,对测试 阅读全文
posted @ 2024-12-17 16:44 涨涨涨张 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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