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2021-10-02
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、k近邻算法二、代码展示 结果展示总结 前言 一、什么是K近邻算法 简单地说k近邻算法采用不同特征值之间的距离方法进行分类 k-近邻算法的核心思想为：对于一个给定的训练集，当新的样本到来时，Matlab：将数据按比例随机划分
将10行数据随机划分为5份，将其中1份作为测试集，另4份作为训练集 1. 随机生成10维1:5等数量随机数 m = 10; k=5; data = [1;2;3;4;5;6;7;8;9;10]; indices = crossvalind('Kfold',m,k) output indices = 10×1 1 2 1 3 2 4 5 5 4干货 | 教你一文掌握数据预处理
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： 常用方法 Numpy部分 Pandas部分 Sklearn 部分 处理文本数据 一、常用方法1、生成随机数序列 ra干货 | 教你一文掌握数据预处理
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： 常用方法 Numpy部分 Pandas部分 Sklearn 部分 处理文本数据 一、常用方法1、生成随机数序列 raknn 分类Helen数据集
knn流程 数据读取 数据归一化 knn实现 数据分析 以数据的前两项特征对数据进行划分得到以下散点图： 具体实现 import numpy as np def read_data(path): lines=path.readlines() data=[] label=[] for line in lines: line=line.split()基于R语言做决策树和随机森林(3)
上节我们介绍了随机森林的一些简单情况和使用R语言做二分类结局变量的随机森林模型分析，今天我们继续来介绍为连续变量结局变量的随机森林模型分析，废话不多说，立即开始，使用的数据为SPSS自带的大气层臭氧的数据集，主要描述的是臭氧浓度和大气一些相关指标的情况，因为有些数据是非Sklearn语法（1）——fit,transform和fit_transform的区别
引言 fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法Python+Spark2.0+hadoop学习笔记——Python Spark MLlib Naive Bayes二分类
朴素贝叶斯是一种经典的分类方法，其原理在高中或大学的概率论部分学习了很多了，下面开始介绍在Spark环境下使用MLlib来使用Naive Bayes来对网站性质进行分类判断。 第一步：导入库函数 import sys from time import timeimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pyspPython+Spark2.0+hadoop学习笔记——Python Spark MLlib逻辑斯蒂回归二分类
同上一部分的内容，在进行二分类问题时，逻辑斯蒂回归也是一种常用的分类方法。逻辑斯蒂回归使用了一个Sigmoid函数来作为核心的内容来实现分类的思想，接下里介绍在Pyspark中使用MLlib来实现逻辑斯蒂回归。 第一步：导入需要的库函数 import sys from time import timeimport pandas as p（十三）GBDT模型用于评分卡模型python实现
python信用评分卡建模（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 GBDT模型用于评分卡模型本文主要总结以下内容： GBDT模型基本理论介绍GBDT模型如何调参数GBD朴素贝叶斯原理、实例与Python实现
初步理解一下：对于一组输入，根据这个输入，输出有多种可能性，需要计算每一种输出的可能性，以可能性最大的那个输出作为这个输入对应的输出。 那么，如何来解决这个问题呢？ 贝叶斯给出了另一个思路。根据历史记录来进行判断。 思路是这样的： 1、根据贝叶斯公式：P（输出|输入）=P（输入|输出）*P（输出）/P（输朴素贝叶斯法（naive Bayes algorithm）
对于给定的训练数据集，朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 一、目标 设输入空间是n维向量的集合，输出空间为类标记集合= {c1, c2, ..., ck}。X是定义在上的随机变量，Y是定义在上的随机变量。P(X