sklearn_第4页_内存溢出

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SKLearn安装

SKLearn安装⼀、sklearn简介（全是废话） sklearn (scikit-learn) 是基于 Python 语⾔的机器学习⼯具具有如下特点： 简单⾼效的数据挖

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2022-5-6

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python基于sklearn使用MLP手写数字识别模型训练及应用流程

参考书籍：掌控python.人工智能之机器视觉程晨编著图片处理相关工具参考了csdn大佬的相关文章，如有侵权，请联系删除。 1. 使用自制数据集进行复现及模型训练 #

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2022-5-5

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java

xgb的简单使用（特征选择，重要性图像绘制，分类，预测）

在kaggle等竞赛中时常可以看到xgb的身影。2016年，陈天奇在论文《 XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》中正式提出该算法。XGBoost的基本思

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2022-5-5

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机器学习分类器——案例（opencv sklearn svm ann）

机器学习分类器——案例（opencv sklearn svm ann python） ps：最近师姐给我们留了一个任务，记录一下从一开始的什么都不懂到现

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2022-5-5

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xgb的简单使用（特征选择，重要性图像绘制，分类，预测）

在kaggle等竞赛中时常可以看到xgb的身影。2016年，陈天奇在论文《 XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》中正式提出该算法。XGBoost的基本思

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2022-5-4

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sklearn下载最优方案

参考连接： pip查看适配版本安装方法一定要先activate pytorch（环境名）cmd 中输入 pip debug --verbose查看适配的版本后续下载

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2022-5-1

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sklearn下载最优方案

参考连接： pip查看适配版本安装方法一定要先activate pytorch（环境名）cmd 中输入 pip debug --verbose查看适配的版本后续下载

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2022-4-30

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机器学习系列6 使用Scikit-learn构建回归模型：简单线性回归、多项式回归与多元线性回归

本文所用数据均可免费下载ps:1万多字写了四天，累死我了；如有错别字请评论告诉我。创作不易，恳请四联🥰课前测验目录一、内容介绍二、理论实

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2022-4-28

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机器学习（一）——线性回归介绍及案例实战（Python实现）

目录前言一、线性模型介绍二、一元线性回归 1、介绍 2、案例 3、模型优化总结前言线性回归模型是机器学习中非常基础且经典的模型，是利用线性拟合的方式探寻数据背后的规律，特征变量的个数

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2022-4-28

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机器学习（一）——线性回归介绍及案例实战（Python实现）

目录前言一、线性模型介绍二、一元线性回归 1、介绍 2、案例 3、模型优化总结前言线性回归模型是机器学习中非常基础且经典的模型，是利用线性拟合的方式探寻数据背后的规律，特征变量的个数

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2022-4-28

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多层感知机--训练得到异或门

目录神经网络图示代码实现神经网络正向传播机制验证所得权重本博客参考书籍：《scikit-learn机器学习》 [美]加文·海克（Gavin Hackeling）著

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2022-4-27

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手写数字识别分类器

目录使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。该数据集分成训练集（前6万张图片）和测试集（最后1万张图

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2022-4-27

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sklearn——主成分分析PCA *** 作实例

import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np#随便弄一个四维数组来试验一下DFnp.array([[0,1,

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2022-4-26

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机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型：准备和可视化数据（保姆级教程）

课前测验本文所用数据免费下载：数据科学机器学习系列5利用Scikit-learn构建回归模型：准备和可视化数据.ipynb-机器学习文档类资源-CSDN文库前文提要&#xff1a

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2022-4-26

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机器学习系列

文章目录一、Filter过滤法1、方差过滤（1）使用KNN进行考察（2）使用随机森林(RFC)进行考察 2、相关性过滤（1&

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2022-4-26

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ubuntu主机中安装FATE-1.8.0并进行纵向联邦学习及预测

记录一下做毕设的过程做前端发现docker容器方式装的fate交互挺麻烦的，决定在主机里再装一个，发现旧版本的下载不了了，装个1.8.0版本。新版的dsl文件似乎又变化了一

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2022-4-26

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python宽度学习训练后模型的持久化存储和快速调用

在模型训练完成后，我们需要对我们训练出来的模型进行持久性储存，这样既能将我们调参后得到的最佳模型进行存储，还可以方便后期同团队的人进行调用预测。 1.原理此处用到的是skl

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2022-4-26

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机器学习：线性模型学习总结（1）：线性回归

基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料，对线性模型的这一部分内容进行一个总结。学习时间：2022.04.17~2022.04.18 文章目录 0. 数据预处理1.

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2022-4-26

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机器学习：线性模型学习总结（2）：逻辑回归分类

基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料，对线性模型的这一部分内容进行一个总结。上接：机器学习：线性模型学习总结（1&#x

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2022-4-26

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