ML之CatboostC：基于titanic泰坦尼克数据集利用catboost算法实现二分类 / 四六文摘

1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch. ...

numpy是Python中进行矩阵运算的常用库,我们的Opencv先学这么多,我们来补充一点别的知识. NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 nd ...

前言 django中编辑视图views.py有两种方式,一种是基于类的实现,另外一种是函数式的实现方式,两种方法都可以用. REST框架提供了一个APIView类,它是Django View类的子类. ...

数组与数的运算 arr = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 4], [5, 6, 1, 2, 3, 1]]) arr + 1 arr * 2 arr / 2 # 可以对比pytho ...

ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类输出结果设计思路核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test, y_ ...

ML之K-means:基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能) 输出结果设计思路 1.使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本. 2.绘制30个数据样 ...

ML之xgboost:基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练实现二分类预测(基于训练好的模型进行新数据预测) 输出结果更新中-- 相关文章 ML ...

ML:基于自定义数据集利用Logistic.梯度下降算法GD.LoR逻辑回归.Perceptron感知器.支持向量机(SVM_Linear.SVM_Rbf).LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策 ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测设计思路更新-- 输出结果 <class 'pandas ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用纯统计法.kNN.朴素贝叶斯(高斯/多元伯努利/多项式).线性判别分析LDA.感知器等算法实现文本分类预测相关文章 ML之NB:基于news新闻文本数据集利 ...

ML之分类预测之ElasticNet:利用ElasticNet回归对二分类数据集构建二分类器(DIY交叉验证+分类的两种度量PK) 输出结果设计思路核心代码 #(4)交叉验证 for ixval ...

DL之Perceptron&AdalineGD:基于iris莺尾花数据集利用Perceptron感知机和AdalineGD算法实现二分类相关文章 DL之Perceptron&Adal ...

DL之LSTM:基于<wonderland爱丽丝梦游仙境记>小说数据集利用LSTM算法(层加深,基于keras)对单个character字符预测基于<wonderland爱丽丝梦游 ...

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