from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() pred = gnb.fit(iris.data,iris.t... ...
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2018-11-26 11:48:50
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接上一部分，此篇将用tensorflow建立神经网络，对波士顿房价数据进行简单建模预测。 二、使用tensorflow拟合boston房价datasets 1、数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集。 2、使用一层隐藏层的简单网络，试下来用当前这组超参数收敛较快，准确率也可以。 3、激活函 ...
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2018-11-25 17:54:59
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原文：https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.models import Sequential from keras ...
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2018-11-25 14:37:29
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 ...
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2018-11-25 13:21:42
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一、使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯：高斯分布型、伯努利型、多项式型 #①高斯分布型 from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes impo... ...
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2018-11-22 23:54:16
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1.算法from sklearn.datasets import load_iris iris =load_iris() iris.keys() from sklearn.cluster import KMeans est = KMeans(n_clusters=4) est.fit(iris.da... ...
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2018-11-22 22:36:14
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一、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 聚类：不知道答案的前提下，按照一定的相似性聚集元素。 分类：在有一定标准下，知道答案地进行元素分组。 监督学习：按照已知的条件，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。 无监督学习：实现的目标只是把相似 ...
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2018-11-22 20:57:01
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岭回归 1、原理 2、实例 使用岭回归 使用岭回归 使用岭回归 使用岭回归 岭回归一般用在样本值不够的时候 from sklearn import datasets # 从sklearn中获取数据集 diabetes = datasets.load_diabetes() # 加载糖尿病数据 data ...
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2018-11-22 18:20:00
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from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb=GaussianNB() #模型 pred=gnb.fit(iris.data,iris.ta ...
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2018-11-22 12:30:24
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from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() print(iris) def _init_(self): self._x=self.y=None self._data=self.func=None self._n_possibilit... ...
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2018-11-22 00:14:32
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