sklearn之train_test_split()函数各参数含义（非常全） 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection ...

Python如何输出矩阵的行数与列数？ 对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据，想要获得矩阵的行数和列数有以下方法： 1、利用shape函数输出矩阵的行和列 x.shape函数可以 ...

python中numpy矩阵运算操作大全（非常全） //2019.07.10晚python矩阵运算大全1、矩阵的输出形式：对于任何一个矩阵，python输出的模板是：import numpy ...

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Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时，经常会用到sklearn（scikit-learn）这个模块/库。 无论利用机器学习算法 ...

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题，它只能解决二分类的问题，不过经过一定的改造便可以进行多分类问题，主要的 ...

对于pytorch的深度学习框架，在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步： 1、载入原始数据 2、构建具体神经网络 3、进行数据的训练 4、数据测试和验证 pytorch神经网络的数据 ...

1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问 ...

pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映 ...

用通俗易懂的方式剖析随机森林 0.引言 随机森林是现在比较流行的一个算法。对于回归和分类问题有很好的效果，它的内在的机理到底是什么呢？接下来将会用通俗易懂的方式讲一讲随机森林。 1.什么 ...