决策树是在数据分类问题中的一种常用且经典的机器学习方法，在本例里使用决策树模型来分析StumbleUpon数据集，来预测网页是暂时的(ephemeral)还是长青的(evergreen)，并且调教参数找出最佳的参数组合，来提高预测准确度。 像这类经典的二分类问题，在python中调包来做的话会非常容易，且分
Supervised Learning In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output. Supervised learning problems are categorized into
岭回归sklearn的API：from sklearn.linear_model import Ridge 通过调节模型中的参数alpha的值来调节正则化的力度，力度越大高次项的系数越小，逐渐趋近于0，但是不会等于0，alpha一般去0-1之间的小数，或者1-10之间的整数，可以通过网格搜索去寻找最优参数 from sklearn.datasets import load
总结来说，fitted（拟合）是在给定样本上做预测，而predict（预测）是在新的样本上做预测。 以前一篇中的数据为例，图片是根据高度（height）来预测体重（weight）。 其中真实的数据是第一项，fitted得到的数据（拟合数据）是第二项，表现在图中： 真实值位于离散的点上，而fitted和predict得到的拟合值则是
一、简单的线性回归 只有一个自变量（特征）；方程是线性的；回归：label为连续数字型 假设我们找到了最佳拟合的直线方程：y = ax + b,则对于每个样本点x_i ，根据我们的直线方程，预测值为：y_i_hat = a*x_i + b 最佳拟合：误差最小（为了方便求导绝对误差改为了平方误差）：∑(y_i_hat-y_i)^2
ML之NB：基于NB朴素贝叶斯算法训练20类新闻文本数据集进行多分类预测 输出结果 设计思路 核心代码 vec = CountVectorizer() X_train = vec.fit_transform(X_train) X_test = vec.transform(X_test) mnb = MultinomialNB() mnb.fit(X_train, y_train) y_predict =
目录 程序简述 数据集截图 程序/数据集下载 核心代码解析(接口，可直接运行) 接口调用、运行效果 Main.py 程序简述 利用灰色预测GM11模型预测股票收盘价，由于灰色预测模型适合短期预测和小样本，所以程序输入数据为5个，输出为1个，进行动态建模 程序输入：原序列、需要往后预测的个
预测赢家 给出一个非负整数的分数数组。玩家1从数组的任意一端（首尾）选择一个数字，然后是玩家2重复此操作，然后是玩家1，以此类推。每次玩家选择一个号码时，该号码将不能用于下一个玩家。这将持续到所有的分数被选择。得分最高的玩家获胜。 给定一组分数，预测玩家1是否获胜。你可以
目录 程序简述 程序/数据集下载 数据集截图 核心代码解析(接口，可直接运行) 接口调用、运行效果 Main.py 程序简述 利用灰色预测GM11模型预测股票收盘价，由于灰色预测模型适合短期预测和小样本，所以程序输入数据为5个，输出为1个，进行动态建模 程序输入：原序列、需要往后预测的个
之前写了一个贝叶斯分类的问题，这次使用LR实现一个分类问题（调库实现），首先就是收集数据，这次使用的是一个某简书大佬的一个小项目的数据集（也可以自己收集一个数据集，进行分类），格式如下： 1 今天早盘带学员以15元左右买入《300223北京君正》明天有望大涨，请关注 勿追买！金股热线：400-62897
题目地址： https://leetcode.com/problems/predict-the-winner/ 给定一个非负整数数组。设计一个两人的游戏，比如甲乙两个人，甲可以从数组左右两端点取一个分数，然后乙接着拿，直到拿完为止。如果甲总分高于等于乙，就返回true，否则返回false。甲是先手方。 思路是这样的：如果只剩两个
predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。 predict返回对应的分类 # conding :utf-8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy a
04-sklearn算法实现聚类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans def build_data(): """ 加载数据 :return:data """ # 加载.txt文件 # python ---with open # numpy ----lo
五、衡量分类任务的性能指标 3、精准度与召回率 精准率(Precision)指的是模型预测为 Positive 时的预测准确度，其计算公式如下： 召回率(Recall)指的是我们关注的事件发生了，并且模型预测正确了的比值，其计算公式如下：
常见系统分类： 白色系统是指一个系统的内部特征是完全 已知的，即系统的信息是完全充分的。 黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。 灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的
由于排版方便采用图片形式，具体参考文章如下，已给出链接。 本文为2019年文本检测期刊上的Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network的论文复现。 如果出现cuda:0的话；说明你的机器模型中gpu问题，如果只是调用predict.py的
#!/bin/bash echo "basepath" $basepath data_predict="/data/data_predict/" data_predict_path=${basepath}${data_predict} echo "data_predict_path" $data_predict_path normal="normal.csv" normal_file=${data_predict_pa
原文链接 https://github.com/ntumlta2019/hw1#import-package 代码： # import package import sys import numpy as np import pandas as pd import csv # read in training set raw_data = np.genfromtxt(sys.argv[1], delimiter=',') ## train.csv data = raw_da
获取数据 已知过去10年，淘宝双11 的销售额数据如下： 分析数据 整体观察一下数据 画出散点图，得到： import matplotlib.pyplot as plt # 过去10年的数据 X = [year for year in range(2009,2020)] y = [0.5,9.36,52,191,350,571,912,1207,1682,2135,2684] plt.scatter(X,y,c='green'
来源：https://www.cnblogs.com/volcao/p/9291551.html 一、基础理解 学习曲线作用： 查看模型的学习效果； 通过学习曲线可以清晰的看出模型对数据的过拟合和欠拟合； 学习曲线：随着训练样本的逐渐增多，算法训练出的模型的表现能力； 表现能力：也就是模型的预测准确率，使用均方误差表示；学
接前面 https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/11738399.html 回过头来看这张图，什么是机器学习？就是将训练数据集喂给机器，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果。 而对于kNN来说
the comparison result of Np=15 and Np=25. predict path when Np=25 clc; clear all; %% 参考轨迹生成 tic Nx=3;%状态量个数 Np=25;%预测时域 Nc=2;%控制时域 l=1; N=100;%参考轨迹点数量 T=0.05;%采样周期 Xref=zeros(Np,1); Yref=zeros(Np,1); PHIref=zeros(Np,1)
import numpy import pandas from matplotlib import pyplot from sklearn.linear_model import Ridge # 岭回归---线性回归+ L2正则化【L2正则：将不重要的权重减少到几乎为0】 from sklearn.datasets import load_boston # 数据 from sklearn.linear_model import SGDReg
导入超市用户的数据 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准差标准化 com = pd.read_csv('./company.csv',encoding='ansi') 导入剔除异常值的函数 def box_analysis(data): ''' 进行箱线图分析，剔除异常值 :
tensorflow训练好的模型加载图片或者视频流，类似下面多次的调用模型的时候如果会报错 Variable darknet53/conv2d_1/kernel does not exist, or was not was not created with tf.get_variable() import predict model = './ckpt/NYU_FCRN.ckpt' image_path1 = './test_i
