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  • 【2021/09/24】每日总结2021-09-24 22:59:57

    期末预测之最佳阈值 自己写的代码,测评结果错误,分数50,但是两个样例的测评结果都是对的,暂时不知道是哪里出了问题 #include <iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #define MAXN 100000 using namespace std; using gg=long long; /* run this program using the

  • Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes&2021-09-21 23:37:09

    本文文要介绍Python中,使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classes(X_test)代码报错:AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法。 原文地址:Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute &#

  • 4_鸢尾花(k临近)2021-09-19 19:02:03

    sklearndataset里面有鸢尾花数据集接口,本篇使用sklearn官方数据集,使用k近邻算法。 导入加载器,获取数据.     查看数据规模,养成良好习惯   数据分割 # %% from sklearn.model_selection import train_test_split # %% X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

  • 2_手写体识别(支持向量机)2021-09-19 13:06:07

    导入手写体加载器 # 从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 分割数据 四分之一作为测试集。 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_s

  • 1_肿瘤2021-09-18 12:33:08

    导包 import numpy as np import pandas as pd 处理数据 创建特征列表 column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single E

  • 逻辑回归0.5阈值修改问题2021-09-14 10:02:00

    逻辑回归阈值修改 #使用sklearn乳腺癌数据集验证 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) data = load_breast_cancer() lr = LR().fit(data.data

  • LightGBM简单例子2021-09-13 08:00:05

    安装 pip install lightgbm conda install lightgbm 【python】conda和pip安装库之间的区别 代码 from lightgbm import LGBMClassifier X = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]] y = [0,0,0,1,1] model = LGBMClassifier() model.fit(X,y) print(model.predict([[5,5]])) 代码中

  • 机器学习回归算法检验标准2021-08-04 15:04:11

    from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 MSE:mean_squared_error(y_test,y_predict) RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predic

  • 两个传感器卡尔曼滤波python优化实现2021-08-02 10:59:35

    两个传感器卡尔曼滤波python优化实现 两个传感器滤波优化:事先算好KkPython实现 两个传感器滤波 一辆车做变速直线运动,车上有GPS定位仪和速度表。通过卡尔曼滤波将两个传感器的数据对车的位置进行最优估计。 假如观察到的数据为向量z=[z1 z2].T。 z1为GPS定位位置,z2为速

  • 一个基于RNN的实体抽取工具2021-08-01 14:34:48

    RNN4IE 项目地址:https://github.com/jiangnanboy/RNN4IE 本项目是本人在rnn基础上做的一些改动,用于信息抽取。 中文信息抽取工具。使用RNN的不同结构进行信息抽取,该项目使用pytorch,python开发。 Guide Intro Model Evaluate Install Dataset Todo Cite Reference Intro 目前主要

  • 机器学习sklearn(90):算法实例(47)分类(26)XGBoost(四)XGBoost的智慧(一)2021-07-04 10:34:11

    1 选择弱评估器:重要参数booster     for booster in ["gbtree","gblinear","dart"]:    reg = XGBR(n_estimators=180               ,learning_rate=0.1               ,random_state=420               ,booster=booster).fit(Xtrain,Ytrain)

  • 线性回归预测房子价格(正规方程、梯度下降、岭回归)2021-07-01 10:57:42

    from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error f

  • 成功解决TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'NoneType' and 'dict'2021-06-16 12:05:16

    成功解决TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'NoneType' and 'dict'   目录 解决问题 解决思路 解决方法       解决问题 TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'NoneType' and 'dict' 190520:第二次遇到 解决方法:暂时注释掉了下边代码,运行了后边的代码

  • Keras之DNN:基于Keras(sigmoid+linear+mse+predict)利用DNN实现回归预测——DIY多分类数据集&预测新数据点2021-06-15 21:03:24

    Keras之DNN:基于Keras(sigmoid+linear+mse+predict)利用DNN实现回归预测——DIY多分类数据集&预测新数据点     目录 输出结果 实现代码         输出结果 实现代码 # coding:utf-8 Xa=[] Xb=[] for i in range(0,len(X)): Xa.append(X[i][0]) Xb.append(X[i][

  • ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)2021-06-15 20:06:42

    ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)           目录 输出结果 设计思路 核心代码               输出结果     设计思路     核心代码 bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_r

  • R语言predict函数用法2021-06-05 14:04:32

    R语言predict函数用法 predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf, interval = c(“none”, “confidence”, “prediction”), level = 0.95, type = c(“response”, “terms”), terms = NULL, na.action = na.pass, pred.var = res.var/weights,

  • 机器学习之回归算法(3.0)2021-05-26 15:35:03

    线性回归(正规方程求解,损失函数形式为最小二乘法) 案例: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.m

  • Python 好坏质检分类示例2021-05-22 11:33:38

    好坏质检分类实战task: 1、基于data_class_raw.csv数据,根据高斯分布概率密度函数,寻找异常点并剔除 2、基于data_class_processed.csv数据,进行PCA处理,确定重要数据维度及成分 3、完成数据分离,数据分离参数:random_state=4,test_size=0.4 4、建立KNN模型完成分类,n_neighbors取10,计算分

  • 2021年5月21日之机器智能实验二代码跑不通之“认真debug“2021-05-22 00:00:07

    机器智能二的实验,在网上CV了别人的代码,但出现了错误一直跑不通,我想把我纠错的过程记录一下,错误是这样描述的: UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 18-20: ordinal not in range(128) 源自的代码是: y_pred = model.predict(predict_data) 直

  • DataWhale集成学习笔记(九)Stacking集成算法2021-05-08 10:57:47

    Stacking集成算法 1 Blending集成学习算法1.1 算法流程1.2 代码实例 2 Stacking集成算法2.1 算法流程2.2 代码实例 Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成,第一层含有多个基础分类器,把预测的结果(元特征)提供给第二层, 而第二层的分类器通常是逻辑回归,他把一层分类器

  • Unit1 Talking about future technology2021-05-07 22:33:19

    General English:7 Unit1 The future Talking about future technology VOCABULARY technology,robot,human body,cell,medical scanner,DNA,the elderly,Genetic scanners,cancel cells,bodies,tiny robot Expressions Let's learn some Expressions for describing wh

  • 【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测2021-05-06 23:34:35

    LSSVM的特性   1) 同样是对原始对偶问题进行求解,但是通过求解一个线性方程组(优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用;  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussian processes),正则化网络(regulari

  • python并行编程2021-05-05 18:03:13

    参考网站:https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html 多进程模板 def show_predict_batch(predict_model_list, predict_path): """ 批量处理预测模型 @predict_model_list: 预测的模型列表 @predict_path: 预测模型

  • 监督学习之分类学习:线性分类器2021-04-29 19:05:39

    监督学习之分类学习 Introduction 分类学习是最为常见的监督学习问题,并且其中的经典模型也最为广泛地被应用。其中,最基础的便是**二分类(Binary Classification)问题,即判断是非,从两个类别中选择一个作为预测结果;除此之外还有多类分类(Multiclass Classification)**的问题

  • sklearn学习总结2021-04-28 19:01:42

    参考地址:https://www.huaweicloud.com/articles/93b502c692cb89a70681d28cf500475c.html  Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上。  Sklearn 里面有六大任务模块:分别是分类、回归、聚类、降维、

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