转自:https://blog.csdn.net/az9996/article/details/86616668 在学习机器学习的过程中,常常遇到random_state这个参数,下面来简单叙述一下它的作用.作用:控制随机状态. 原因:为什么需要用到这样一个参数random_state(随机状态)? 在此先简单罗列三种情况:1.在构建模型时: forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)forest.fit(X

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/arsenal0435/article/details/80446829(原文链接) 1.本项目需解决的问题    本项目通

exam_relu_softmax_dnn ''' 문) bmi.csv 데이터셋을 이용하여 다음과 같이 DNN모델을 생성하시오. 조건1> X,Y변수 -> X변수 : height, weight 칼럼 -> Y변수 : label 칼럼 조건2> DNN Layer Hidden lyaer1 node 수 = 24개 Hidden lyaer2 node 수 = 12개 조건3> 1,000번 학습, 100 step 단위로 Cost 출력 조건4> 분

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

kNN1 # -*- coding: utf-8 -*- """ kNN : 최근접 이웃 """ import numpy as np # 다차원배열, 선형대수 연산 import matplotlib.pyplot as plt # 1. 알려진 두 집단 x,y 산점도 시각화 plt.scatter(1.2, 1.1) # A 집단 plt.scatter(1.0, 1.0) plt.scatter(1.8, 0.8) # B 집단 p

01.regression # -*- coding: utf-8 -*- """ scipy 패키지 선형 회귀분석 """ from scipy import stats #선형 회귀분석 모듈 import pandas as pd score_df=pd.read_csv("../data/score_iq.csv") print(score_df.info()) #150x6 """ R

实例要求:以sklearn库自带的iris数据集为例,使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型,并且完成预测类别功能以及聚类结果可视化. 实例代码: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.cluster import KMea

介绍   作为RNN的第二个demo,笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用.   我们的验证码及样本数据集来自于博客: CNN大战验证码,在这篇博客中,我们已经准备好了所需的样本数据集,不需要在辛辛苦苦地再弄一遍,直接调用data.csv就可以进行建模了. RNN模型   用TensorFlow搭建简单RNN模型,因为是多分类问题,所以在最后的输出部分再加一softmax层,损失函数采用对数损失函数,optimizer选择RMSPropOptimizer.以下是RNN模型的完整Pytho

介绍   爬虫江湖,风云再起.自从有了爬虫,也就有了反爬虫:自从有了反爬虫,也就有了反反爬虫.   反爬虫界的一大利器,就是验证码(CAPTCHA),各种各样的验证码让人眼花缭乱,也让很多人在爬虫的过程知难而返,从入门到放弃,当然,这就达到了网站建设者们的目的.但是,但是,所谓的验证码,并不是牢不可破的,在深度学习(Deeping Learning)盛行的今天,很多简单的验证码也许显得不堪一击.   本文将会介绍如何利用Python,OpenCV和CNN来攻破一类验证码,希望能让大家对Deepi

Softmax Regression Chapter Basics generate random Tensors Three usual activation function in Neural Network Softmax funcion Softmax Regression Logistic Regression Softmax Regression Examples Basics generate random Tensors Three usual activation funct

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share ## 1. Data Lending Club 2016年Q3数据:https://www.lendingclub.com/info/download-data.act

该示例所用的数据可从该链接下载,提取码为3y90,数据说明可参考该网页.该示例的“模型调参”这一部分引用了这篇博客的步骤. 数据前处理 导入数据 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split ### Load data ### Split the data to train and test sets data = pd.read_csv('data/loa

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True

忙了许久,总算是又想起这边还没写完呢. 那今天就写写sklearn库的一部分简单内容吧,包括数据集调用,聚类,轮廓系数等等.   自带数据集API 数据集函数 中文翻译 任务类型 数据规模 load_boston Boston房屋价格 回归 506*13 fetch_california_housing 加州住房 回归 20640*9 load_diabetes 糖尿病 回归 442*10 load_digits 手写字 分类 1797*64 load_breast_cancer 乳腺癌 分类.

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件. 建模思路 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据.此数据集显示两天内发生的交易,其中284,807笔交易中有492笔被盗刷.数据集非常不平衡,积极的类(被盗刷)占所有交易的0.172%. 它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量.不幸的是,由于保密问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib画图注释中文需要设置from matplotlib.font_manager import FontPropertiestitleYW_font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\Gabriola.ttf", size=15) test = pd.read_csv("test.csv"

import pandas as pd data_forest_fires = pd.read_csv("data/forestfires.csv", encoding='gbk') data1 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_name="原始数据")data2 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_nam

在机器学习中,选择合适的算法固然重要,但是数据的处理也同样重要.通过对数据的处理,能提高计算效率,提高预测识别精确度等等 以下记录下一些数据处理的方法 一.处理缺失值 对于数据集中有缺失值的,粗暴的方法是直接删除该行或者该列的数据,但是这样不可取.可以通过计算每一列或者每一行的平均值来替代该值. from sklearn.preprocessing import Imputer import pandas as pd df = pd.read_csv(data_dir) imr = Impute

学了下怎么用wordcloud. 以imet的数据集为例 https://www.kaggle.com/c/imet-2019-fgvc6 读取“train.csv”,”label.csv”文件,得到id2name[] (label的id和label名称对应) 和 attribute_count(label出现次数统计)两个dict. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import osimport csv lines=csv.

1. t-SNE from sklearn.manifold import TSNE X_proj = TSNE(random_state=123).fit_transform(X) 2. t_sne _joint_probabilities _joint_probabilities(distances, desired_perplexity, verbose) Compute joint probabilities p_ij from distances. _kl_divergence _kl