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搜索关键字:iris    ( 249个结果
第一次使用golang的iris框架出现的被墙、exec: "gcc"与安装mingw64等问题
项目运行指南 本指南在Windows环境下使用Goland IDE运行,需要提前配置好Golang环境 一、导入项目 1、创建目录 首先在你的 WorkSpace 中创建 GOPATH 与 GOPROJECT 两个文件夹 GOPATH 中包含 src、pkg、bin 这三个目录,需要手动创建,如图: ...
分类:其他好文   时间:2020-07-09 00:53:27    阅读次数:95
用tensorflow搭建简单神经网络测试iris 数据集和MNIST 数据集
1.步骤 第一步:import 相关模块,如 import tensorflow as tf 第二步:指定输入网络的训练集和测试集,如指定训练集的输入 x_train 和标签y_train,测试集的输入 x_test 和标签 y_test。 第三步:逐层搭建网络结构,model = tf.keras ...
分类:其他好文   时间:2020-07-04 20:23:56    阅读次数:90
mooc机器学习第六天-K近邻,决策树,朴素贝叶斯分类器简单尝试
1.下面的代码是上一篇理论中的小例子 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K近邻分类器 from sklearn.datasets import load_iris # 鸢尾花数据 from sklearn.tree import ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 22:54:43    阅读次数:101
决策树 {Keras 由浅入深}
决策树 | ![tensorflow ](https://img-blog.csdnimg.cn/20190825125400589.png#==#pic_center =40x)TensorFlow| ![keras](https://img-blog.csdnimg.cn/20190804140 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-25 19:07:20    阅读次数:74
Python 绘图总结(seaborn库的使用) (上)
常见的图表有:饼状图,柱状图(可并列),折线图,散点图,直方图,叠加柱状图,三维散点图,三维曲面图,箱线图。 下面用seaborn库绘制以上各种类型的图表: 我们使用seaborn库中自带的数据库iris。如果没有,需要在https://github.com/mwaskom/seaborn-data ...
分类:编程语言   时间:2020-06-21 23:40:58    阅读次数:171
KNN(K-近邻分类器)做预测
import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifiernp.random.seed(0)iris = datasets.load_iris()x = iris.d ...
分类:其他好文   时间:2020-06-14 22:06:54    阅读次数:92
11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 对于分类来说,在对数据集分类时,我们是知道这个数据集是有多少种类的;而对于聚类来说,在对数据集操作时,我们是不知道该数据集包含多少类,我们要做的,是将数据集中相似的数据归纳在一起。他们都是对数 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-13 20:34:52    阅读次数:65
机器学习10 11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别: 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。 在分类中,已知存在哪些类,即对于目标数据库中存在哪些类是知道的,要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-11 18:51:44    阅读次数:76
11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类的目的是 为了确定一个点的类别,具体有哪些类别是已知的,而聚类的目的是将一系列的点分成若干类,事先是没有类别的。 他们的联系:两者都是要从数据集中寻找到离目标点最近的点(数据)。 监督学习 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-11 00:57:58    阅读次数:56
11.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系:分类与聚类都是通过预处理使得数据能基于一个分析目标而被整理。 区别:分类是有监督,靠的是学习; 聚类无监督,靠的是启发式搜索。 简述什么是监督学习与无监督学习。 有监督学习:事先知道训练样本的标签,通过挖掘将属于不同类别 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-10 19:00:37    阅读次数:94
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