SVC(random_state=0)里有参数 random_state random_state 相当于随机数种子,下面会有代码来解释其作用.图中设置了 random.seed() 就相当于在 SVC 中设置了 random_state. 没有设置 random.seed(),每次取得的结果就不一样,它的随机数种子与当前系统时间有关. import random for i in range(10): print(random.randint(1,20)) 第一次运行结果: 6 5 4 6 第

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10620732.html 之前为了配置tensorflow-gpu的环境又是装cuda,又是装cudnn,还有tensoflow-gpu等等,,因为当时也是第一次搭建这个环境,所以完全是按照别人的搭建方法来一步一步的弄得,,后来我在给室友安装环境的时候,发现cuda,cudnn什么的完全不用自己安装,,,全部交给 anaconda3 (好东西)就行了 Anaconda3安装 几乎最后所有的东西都是用这个完成的,,所以

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部

有时我们在实际分类数据挖掘中经常会遇到,类别样本很不均衡,直接使用这种不均衡数据会影响一些模型的分类效果,如logistic regression,SVM等,一种解决办法就是对数据进行均衡采样,这里就提供了一个建议代码实现,要求输入和输出数据格式为Label+Tab+Features, 如Libsvm format -1 1:0.875 2:-1 3:-0.333333 4:-0.509434 5:-0.347032 6:-1 7:1 8:-0.236641 9:1 10:-0.935484 1

需要重采样的数据文件(Libsvm format),如heart_scale +1 1:0.708333 2:1 3:1 4:-0.320755 5:-0.105023 6:-1 7:1 8:-0.419847 9:-1 10:-0.225806 12:1 13:-1 -1 1:0.583333 2:-1 3:0.333333 4:-0.603774 5:1 6:-1 7:1 8:0.358779 9:-1 10:-0.483871 12:-1 13:1 .... 重采样后的数据保存文件(Lib

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获

https://github.com/lijingpeng/kaggle/tree/master/competitions/image_recognize 识别谷歌街景图片中的字母 street-view-getting-started-with-julia 让我们从谷歌街景的图片中鉴定字母,这个题目是让我们学习和使用Julia,Julia有python和R的易用性,有C语言的速度,无奈对Julia不是很熟悉,所以还是想用python来试试. import cv2 import numpy as

源代码的链接为http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/text/document_clustering.html Loading 20 newsgroups dataset for categories: ['alt.atheism', 'talk.religion.misc', 'comp.graphics', 'sci.space'] 3387 documents 4 categories Extracting features from t

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn也集成了SVM算法. 一.简要介绍一下sklearn Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示, 逻辑

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

通过上一节的探索,我们会得到几个相对比较满意的模型,本节我们就对模型进行调优 网格搜索 列举出参数组合,直到找到比较满意的参数组合,这是一种调优方法,当然如果手动选择并一一进行实验这是一个十分繁琐的工作,sklearn提供了GridSearch-网格搜索方法,我们只需要将每一个参数的取值告诉它,网格搜索将使用交叉验证方法对所有情况进行验证,并返回结果最好的组合. from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # 1

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52128222 scikit-learn: Machine Learning in Python.scikit-learn库实现了很多机器学习算法. scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包,主要涵盖分类,回归和聚类算法,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应

step01_formula # -*- coding: utf-8 -*- """ 단순 선형회귀방정식 : x(1) -> y - y = a*X + b (a:기울기, b:절편) - error = Y - y """ import tensorflow as tf # 변수 정의 X = tf.placeholder(tf.float32) # 입력 : shape 생략 Y = tf.placeholder(tf.float32

RM # -*- coding: utf-8 -*- """ RandomForestClassifier 예 """ import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets

Chapter1_housing_price_predict .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .ta

目录 sklearn.neural_network.MLPClassifier sklearn.neural_network.MLPClassifier MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, ), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, power_t=0.5,

import numpy as np x=np.random.randint(0,52,52) x k=3 y=np.zeros(20) y array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) def intcent(x,k): return x[0:k].reshape(k) kc=intcent(x,k) kc array([21, 8, 45]) d=abs(2-k

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随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

# from random import randrange # num = int(input('摇几次骰子: ')) # sides=int(input('筛子有几个面: ')) # sum=0 # for i in range(num): # sum+= randrange(sides)+1 # print('最终的点数和是 ',sum,'平均点数是:',sum/num) # from random import shuffle # from pprint import pprint #