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彩虹女神跃长空,Go语言进阶之Go语言高性能Web框架Iris项目实战-项目结构优化EP05
前文再续，上一回我们完成了用户管理模块的CURD(增删改查)功能，功能层面，无甚大观，但有一个结构性的缺陷显而易见，那就是项目结构过度耦合，项目的耦合性(Coupling)，也叫耦合度，进而言之，模块之间的关系，是对项目结构中各模块间相互联系紧密程度的一种量化。耦合的强弱取决于模块间调用的复杂机器学习算法在 IRIS 数据集上的可视化与应用
机器学习算法在 IRIS 数据集上的可视化与应用 五 eri 集由 3 种鸢尾花（Iris Setosa、Iris Virginia、Iris Versicolar）组成，每个品种有 50 个样本，共有 150 个数据。该数据集由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在其 1936 年的文章“在毒理学问题中使用多重测量”[1] 中介绍。除基于python的数学建模---logicstic回归
樱花数据集的Logistic回归 绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #获取花卉两列数据集 DD = iris.data X = [x[0] for x in DD] Y = [x[1] for x in DD] plt.scatter(X[:50], Y[:百亿数据百亿花, 库若恒河沙复沙,Go lang1.18入门精炼教程，由白丁入鸿儒，Go lang数据库操作实践EP12
Golang可以通过Gorm包来操作数据库，所谓ORM，即Object Relational Mapping（数据关系映射），说白了就是通过模式化的语法来操作数据库的行对象或者表对象，对比相对灵活繁复的SQL语句，ORM上手简单，通用性较高，但是在性能层面略有损耗，Gorm的底层是结构体对象，关于结构体，请移玉步至：你有对象类,我有MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之CSVDataset
Dive Into MindSpore – CSVDataset For Dataset Load MindSpore精讲系列 – 数据集加载之CSVDataset 本文开发环境 Ubuntu 20.04 Python 3.8 MindSpore 1.7.0 本文内容摘要 先看API 数据准备 两种试错 正确示例 本文总结 问题改进 本文参考 1. 先看API 老传统，先看看官方文机器学习—性能度量
一个机器学习模型需要一些性能度量指标来判断它的好坏，了解各种评估的方法优点和缺点，在实际应用中选择正确的评估方法是十分重要的。 对于分类模型的各种性能度量的算法，如准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值等，接下来我们将详细的说明这些行性能度量算法。机器学习—聚类算法
聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 1.K-Means聚类鸢尾花数据 from sklearn.d机器学习—最近邻算法
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数数以一个类型别，则该样本也属于这个类别，并具有该类别上样本的特征。该方法在确定分类决策上，只依据最近邻的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 1.鸢尾花分类问题 from sklearn.neighbors im机器学习—支持向量机
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合调优前后knn鸢尾花
def knn_iris(): # 获取数据 iris = load_iris() # 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) # 特征工程:标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform录屏软件Iris常见问题解答
Iris 是一款高性能屏幕录像机，今天就给大家整理了Iris常见问题，一起来看看吧！ 如何进行窗口或自由选择？ 窗口选择和自由选择都很容易制作。 制作新的录音。 按空格键。 单击以进行窗口选择 - 或 - 单击并拖动以进行自由选择。 如何防止音频输入混合？ 在第二个音频源弹出窗口中，启用“机器学习--高维数据降维方法并使用Iris 数据集进行降维演示
文章目录 前言 一、主成分分析（PCA） 1.说明 2.【例1】基于主成分分析对 Iris 数据集降维： 二、奇异值分解（SVD） 1.说明 2.【例2】基于奇异值分解对 Iris 数据集降维。 三、线性判别分析（LDA） 1.说明 2.【例3】基于线性判别式分析对 Iris 数据集降维 四、局部线性嵌入（LLE） 1.说构建第一个模型：KNN算法（Iris_dataset）
利用鸢尾花数据集完成一个简单的机器学习应用~万丈高楼平地起，虽然很基础，但是还是跟着书敲了一遍代码。 一、模型构建流程 1、获取数据 本次实验的Iris数据集来自skicit-learn的datasets模块 from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() 查看一下数据sklearn调库实现决策树算法
本文不讲原理，直接调库上代码。 个人建议先用jupyter逐步操作，了解每步代码的功能，更易理解。 1.导入相关包 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine#导入红酒数据集 from sklearn import tree#后续决策树可视化 from sklearn.tree imp【KNN】使用KNN算法实现对iris数据集的分类
** 一、实验报告 ** 1、 实验目的:使用KNN算法实现对iris数据集的分类 2、 实验要求：（1）5次随机选取，对比分类准确率（2）探讨不同k值对分类准确率的影响 二、实验内容 1、 数据预处理 调用numpy库读取Iris.txt数据集，使用shuffle随机打乱数据，用replace函数把最后一列label替换成012，便【疑难杂症】关于用pydotplus生成iris.pdf报错问题
在使用刘建平老师博客中DecisionTreeClassifier实例时，遇到报错：InvocationException: GraphViz's executables not found 源代码如下 from itertools import product import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.tree importscikit-learn(sklearn)学习笔记一
import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split#切割训练集与测试集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#K临近学习 iris=datasets.load_iris()#官方库中花的data iris_X=iris.data#储存花的所有人工神经网络：当前最火热的深度学习基础
算法原理 一个最简单的神经系统，里面总共有两层神经元：一层输入单元和一层输出单元 Y=X1+2X1+3X1+4 处理线性关系决策树算法
决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export出iris_tree.do第二章：机器学习的流程
文章目录 2.1 机器学习流程的简介2.1.1 进行机器学习的整体流程2.1.2 数据的学习 2.2 学习数据的使用方法2.2.1 学习数据与测试数据2.2.2 留出法的理论与实践2.2.3 k折交叉验证的理论2.2.4 k折交叉验证的实践 2.3 过拟合2.3.1 什么是过拟合2.3.2 如何避免过拟合归一化处理Sklearn+Flask实现决策树模型及部署
Sklearn+Flask实现决策树模型及部署 sklearn和决策树 决策树 决策树是机器学习的一种算法，简要原理分析见上篇。 sklearn sklearn是python的一个机器学习框架，其中包含了很多机器学习算法的实现。sklearn.tree模块提供了决策树模型，用于解决分类问题和回归问题。本次模型的实现chapter18——PCA实现
1 手写实现PCA import numpy as np class PCA(): # 计算协方差矩阵 def calc_cov(self, X): m = X.shape[0] # 数据标准化，X的每列减去列均值 X = (X - np.mean(X, axis=0)) return 1 / m * np.matmul(X.T, X) def pca(self, X, nsklearn.datasets
sklearn.datasets.load_iris() 参数： return_X_y ； bool, default=False ：If True, returns (data, target) instead of a Bunch object. See below for more information about the data and target object. as_frame ； bool, default=False ：If True, theMediaPipe Iris_ 实时虹膜跟踪与深度估计
在现实世界中的许多应用中，比如图像特效、增强现实都依赖于眼睛位置追踪与虹膜追踪。一旦能获得准确的虹膜跟踪，在不需要任何其他设备的情况下人眼到摄像头的距离可以估算出来。这将提供更多的算法适应场景，比如特效应用中根据距离调整特效部件的大小、手机字体随着人眼距离的增从零实现深度学习框架——动手实现Softmax回归
引言 本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。 要深入理解深度学习，从零开始创建的经验非常重要，从自己可以理解的角度出发，尽量不适用外部完备的框架前提下，实现我们想要的模