sklearn包中有哪些数据集你都知道吗？

注册了博客园一晃有3个月了,同时接触机器学习也断断续续的算是有1个月了.今天就用机器学习神器sklearn包的相关内容作为我的开篇文章吧. 本文将对sklearn包中的数据集做一个系统介绍,并简单说一下它们的使用. 道行尚浅,如正文描述有误还望小伙伴不吝赐教,不胜感激,即刻进入正文. 首先,一般机器学习的建模步骤是:数据收集 -> 特征工程 -> 模型选择 -> 模型训练 -> 模型评估 -> 超参数调整 -> 模型预测 -> 模型保存由此可见,拥有大量优质的数…

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译参与:李亚洲.吴攀.杜夏德要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以…

sklearn包学习

1首先是sklearn的官网:http://scikit-learn.org/stable/ 在官网网址上可以看到很多的demo,下边这张是一张非常有用的流程图,在这个流程图中,可以根据数据集的特征,选择合适的方法. 2.sklearn使用的小例子 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors…

Composer安装php插件包中有哪些坑

Composer安装php插件包中有哪些坑一.总结一句话总结:不要盲从扩展官方的composer安装命令,有时候也会出错我们经常要往现有的项目中添加扩展包,有时候因为文档的错误引导,如下图来自这个文档的: 1.composer update这个命令能随意用么? composer update 这个命令在我们现在的逻辑中,可能会对项目造成巨大伤害. 因为 composer update 的逻辑是按照 composer.json 指定的扩展包版本规则,把所有扩展包更新到最新版本,注意,是…

Python: 安装 sklearn 包出现错误的解决方法

今天在安装 Python 的 sklearn 包时出现了 Cannot uninstall 'numpy' 和 Cannot uninstall 'scipy' 错误,下面记录了我尝试了很多网上的方法后最终成功的解决方法. 终端执行 pip install scikit-learn 后,出现 Cannot uninstall 'numpy'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine w…

sklearn包源码分析（二）——ensemble（未完成）

网络资源 sklearn包tree模型importance解析…

sklearn中各种分类器回归器都适用于什么样的数据呢？

作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/52992079/answer/156294774来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (sklearn官方指南:Choosing the right estimator) 0)选择合适的机器学习算法 All models are wrong, but some models are useful. — George Box (Box and Draper 1987) 根据…

sklearn包源码分析（一）--neighbors

python如何查看内置函数的用法及其源码? 在anaconda的安装目录下,有一块会放着我们安装的所有包,在里面可以找到所有的包找到scikit learn包,进入这里面又有了多个子包,每个子包就是一个主要的算法或功能块.我们经常使用的一些算法或功能,比如线性模型.集成算法.神经网络.邻近neighbors算法,都是在这里面实现的.我们可以进入这些代码,看看底层到底是如何实现的. 来理一下sklearn中neighbors算法的实现. knn算法原理 neighbors中,又分为按照不同的…

在sklearn上读取人脸数据集保存图片到本地

程序如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 31 17:36:56 2015 """ import logging from time import time from numpy.random import RandomState import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from sklearn…

调用sklearn包中的PLA算法[转载]

转自:https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.Python的机器学习包sklearn中也包含了感知机学习算法,我们可以直接调用,因为感知机算法属于线性模型,所以从sklearn.linear_model中import下面给出例子. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import…

二、Android Studio使用——导入jar包，运行、debug都不是问题

[新建AndroidStudio工程,lib导入jar包] 我们的项目代码都在app里面,可以看作是一个Model. src 下面除了我们的代码之外,还有单元测试. 把JAR复制到libs文件中. [Genymotion模拟器插件的安装.运行] AndroidStudio安装Genymotion步骤: 1) 从官方下载插件:https://www.genymotion.com/. 2)AS中打开: http://www.loverobots.cn/the-method-of-associ…

BOOT项目依赖另外一个模块的包，开发的时候都正常，执行clean package打包成jar时却提示依赖的模块包不存在。

我在service1模块里依赖了common模块,开发的时候包都能正常引用到,启动也能正常测试访问,可是奇怪的是,当我要打包成jar包时,就提示service1里依赖common的包都不存在,之前从没遇到过这种问题,有清楚这是什么原因造成的吗??? 进一步测试问题,初步发现问题那就是在公共模块common里不要引入下面这个: <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</g…

sklearn包

sklearn官方学习资料 https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 1 Supervised learning监督学习 1.1 线性模型 1.2 线性模型和二次判别分析 1.3 核岭回归 1.4 SVM 1.5 随机梯度下降 1.6 最近邻 1.7 高斯过程 1.8 交叉分解cross decomposition 1.9 朴素贝叶斯 1.10 决策树 1.11 集成算法 1.12 多类别算法 1.13 特征选择 1.14 半监督 1.15…

[Python]-sklearn.model_selection模块-处理数据集

拆分数据集train&test from sklearn.model_selection import train_test_split 可以按比例拆分数据集,分为train和test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y , test_size=0.2) x是input,y是label,test_size是想要取的测试集比例 [持续更新] 参考笔记:https://blog.csdn.net/cymy001/artic…

今天遇到一个怪异的问题，maven生成项目war包中有一个Jar包不是我指定的版本，运行时会找不到符号，o(╥﹏╥)o

我要求的jar包: 这是我parent项目中pom文件的依赖管理这是我要生成war包那个工程最后依赖的jar包,这个时候它们的版本号还是一致的最后项目生成的: 下图是Dmaven.test.skip=true 跳过测试(同时会跳过test compile)生成的war包. 令人奔溃的是,最后生成的war包中包含的不是我想要的并作出依赖管理的jar包. 我已经在本地仓库给这个项目准备好了pagehelper3.4.2-fix.jar可是它不用非要自己下一个3.2.1,还非要用它. 这还是我跳过…

maven打war包的过程中，都用了哪些插件呢？

一.maven生命周期 http://ifeve.com/introduction-to-the-lifecycle/ https://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-the-lifecycle.html 1.内置的三个生命周期我这边的简单理解是: 首先一共有三个内置的生命周期,一个为clean,一个为default,一个为site. There are three built-in build lifecycles:…

python matplotlib绘图/sklearn包--make_blobs()

1.make_bolbs() 函数 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X , y = make_blobs(n_samples=1000 , n_features= 2 ,centers=[[-1,-1],[0,0],[1,1],[2,2]],cluster_std=[0.4,0.3,0.3,0.4],random…

机器学习 | 聚类分析总结 & 实战解析

聚类分析是没有给定划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法,是一种非监督的学习算法.聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化,如下图所示: 常见的聚类分析算法如下: K-Means: K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K.该算法原理简单并便于处理大量数据. K-中心点:K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇中离平均值…

R语言学习笔记：绘制地图

在R中画地图先从简单的maps包开始. library("maps") 在这个maps包中有一些数据集,用命令data(package=”maps”),可以看到如下数据: canada.cities Database of Canadian cities county.fips FIPS county codes for US County Map countyMapEnv United States County Map f…

Go语言核心36讲（Go语言进阶技术十四）--学习笔记

20 | 错误处理 (下) 在上一篇文章中,我们主要讨论的是从使用者的角度看"怎样处理好错误值".那么,接下来我们需要关注的,就是站在建造者的角度,去关心"怎样才能给予使用者恰当的错误值"的问题了. 知识扩展问题:怎样根据实际情况给予恰当的错误值? 我们已经知道,构建错误值体系的基本方式有两种,即:创建立体的错误类型体系和创建扁平的错误值列表. 先说错误类型体系.由于在 Go 语言中实现接口是非侵入式的,所以我们可以做得很灵活.比如,在标准库的net代码包中,有一…

探索sklearn | 鸢尾花数据集

1 鸢尾花数据集背景鸢尾花数据集是原则20世纪30年代的经典数据集.它是用统计进行分类的鼻祖. sklearn包不仅囊括很多机器学习的算法,也自带了许多经典的数据集,鸢尾花数据集就是其中之一. 导入的方法很简单,不过我比较好奇它是如何来存储这些数据的,于是我决定去背后看一看 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() 找到sklearn包的路径,发现包可不少,不过现在扔在一边,以后再来探索,我现在要找到是datasets文…

numpy数据集练习 ----------sklearn类

# 1. 安装scipy,numpy,sklearn包 import numpy from sklearn.datasets import load_iris # 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data print(data.data) # 3.查看data类型,包含哪些数据 data = load_iris() print(data.keys()) # 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型 print(data.target_names) print…

安装Python的机器学习包Sklearn 出错解决方法

1 首先须要安装Cython.网上下载后进行本地安装 python setup.py install 2 下载Sklearn包,https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.14.1 .进行本地安装(使用pip或easy_install总是出错.如can not import murmurhash3_32.终于本地成功安装) 3 安装后可用nosetests -v sklearn来进行測试…

50 个加速包都抢不到车票，还不如这个 Python 抢票神器！

又到了一年一度的抢票大战,本来就辛苦劳累了一年,想着可以早点订到票跟家里人团聚.所以有挺多的人,宁愿多花些钱去找黄牛买票.但今年各种抢票软件的横行,还有官方出的加速包,导致连黄牛都不敢保证能买到票.你无奈的只能一起加入抢票大军. 从不花钱的低速,到中速.高速.极速.光速.VIP,6 种抢票速度,越快当然抢到的几率也就更高,但每升一极都需要你花 10 个加速包才能实现. 而加速包的获取方式有两种:1 直接花钱买,1 元 1 个价格,全套下来大概 50 元左右.2 是好友助力,每邀请一个好友帮你助力…