詹惠儿

python如何用标记绘制雷达图?

要在excel工作表上绘制带有标记的雷达图,请使用类型为“radar”的add_chart()方法和工作簿对象的子类型“with_markers”关键字参数# import xlsxwriter module import xlsxwriter # Workbook() takes one, non-optional, argument # which is the filename t

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python如何绘制简单的雷达图

要在Excel工作表上绘制简单的雷达图,请使用add_chart()方法# import xlsxwriter module import xlsxwriter # Workbook() takes one, non-optional, argument # which is the filename that we want to create. workbook = xlsxwr

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python如何绘制百分比堆积面积图

要在Excel工作表上绘制“堆积面积百分比”图表,请使用类型为“area”的add_chart()# import xlsxwriter module import xlsxwriter # Workbook() takes one, non-optional, argument # which is the filename that we want to create. work

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python如何绘制堆积面积图?

要在Excel工作表上绘制堆积面积图,请使用类型为“area”的add_chart()。# import xlsxwriter module import xlsxwriter # Workbook() takes one, non-optional, argument # which is the filename that we want to create. workbook

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python怎么绘制简单面积图?

XlsxWriter 是一个Python库,使用它可以对excel文件执行多个操作,如创建,编写,算术运算和绘制图形。让我们看看如何使用实时数据绘制不同的图表。图表由至少一个系列的一个或多个数据点组成。系列本身包含对细胞范围的引用。为了在Excel工作表上绘制图表,首先,创建特定图表类型的图表对象(即面积,堆积面积,百分比堆积面积cjhart等)。创建图表对象后,在其中插入数据,最后,在图表对

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用户在python怎么自定义异常?

程序员可以通过创建新的异常类来命名自己的异常。异常需要直接或间接地从Exception类派生。虽然不是强制性的,但大多数异常都被命名为以“Error”结尾的名称,类似于python中标准异常的命名。例如:# A python program to create user-defined exception # class MyError is derived from super clas

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python区分训练集和测试集

机器学习模型 - 线性回归可以通过两个步骤创建模型: - 1. 使用Training Data 训练模型2. 使用Test Data 测试模型训练模型使用上面的代码创建的数据用于训练模型# Sk-Learn contains the linear regression model from sklearn.linear_model import LinearRegression

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詹惠儿

创建一个简单的机器学习模型

使用随机创建的数据集在Python中创建线性回归模型。线性回归模型生成训练集# python library to generate random numbers from random import randint # the limit within which random numbers are generated TRAIN_SET_LIMIT = 1000 #

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决策树里的叶子裁剪

1.剪枝的原因和目的解决决策树对训练样本的过拟合问题2.决策树常用剪枝方法预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post-Pruning)3. 预剪枝: 预剪枝是根据一些原则及早的停止树增长,如树的深度达到用户所要的深度、节点中样本个数少于用户指定个数、不纯度指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度等。4. 后剪枝: 通过在完全生长的树上剪去分枝实现的,通过删除节点的分支来剪去树节点

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C4.5比 ID3 算法的改进

对数据集排序以每个数据为阈值划分数据集计算各划分的信息增益根据最大增益选择阈值使用阈值对数据集进行划分欢迎加入非盈利Python编程学习交流QQ群783462347,群里免费提供500 本Python书籍! 使用信息增益比例而非信息增益作为分裂标准 处理含有带缺失值的样本方法为将这些值并入最常见的某一类中或以最常用的值代替 处理连续值属性 规则的产生:规则

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模块中一些重要的属性方法:

n_classes_ :决策树中的类数量。classes_ :返回决策树中的所有种类标签。feature_importances_ : feature 的重要性,值越大那么越重要。fit(X, y, sample_mask=None, X_argsorted=None, check_input=True, sample_weight=None)将数据集 x,和标签集 y 送入分类器进行训

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Python 实现熵的计算

def calcShannonEnt(dataSet):numEntries = len(dataSet)labelCounts = {}for featVec in dataSet:currentLabel = featVec[-1]if currentLabel not in labelCounts.keys():labelCounts[currentLabel] = 0labe

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ID3算法的不足

使用 ID3 算法构建决策树时,若出现各属性值取值数分布偏差大的情况,分类精度会大打折扣 ID3 算法本身并未给出处理连续数据的方法 ID3 算法不能处理带有缺失值的数据集,故在算法挖掘之前需要对数据集中的缺失值进行预处理 ID3 算法只有树的生成,所以该算法生成的树容易产生过拟合

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决策树数学知识

1.信息论: 若一事假有 k 种结果,对应的概率为 2. 熵: 给定包含关于某个目标概念的正反样例的样例集 S,那么 S 相对这个布尔型分类的熵为: 3. 条件熵: 假设随机变量(X, Y), 其联合分布概率为 P(X=xi,Y=yi)=Pij,i=1,2,⋯,n;j=1,2,⋯,m则条件熵 H(Y|X)表示在已知随机变量 X 的条件下随机变量 Y 的不确定性,其定义为 X 在给定条

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决策树算法

有监督的学习• 非参数学习算法• 自顶向下递归方式构造决策树• 在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。在决策树算法中, ID3 基于信息增益作为属性选择的度量, C4.5 基于信息增益比作为属性选择的度量, CART 基于基尼指数作为属性选择的度量。

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什么是决策树

分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型:内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类。决策树(Decision Tree),又称判定树,是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式来表达的预测分析模型。 通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例 叶子节点即为实例所属的分类 树上每个节点说明了对实例的某个属性的

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调用 Python 的 sklearn 模块求解

import numpy as np2. from sklearn import neighbors3. knn = neighbors.KNeighborsClassifier() #取得 knn 分类器4. data = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]]) #

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KNN 算法优点和缺点

1) 优点 简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练; 适合样本容量比较大的分类问题 特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签),例如根据基因特征来判断其功能分类, kNN 比 SVM 的表现要好2) 缺点 懒惰算法,对测试样本分类时的计算量大,内存开销大,评分慢; 可解释性较差,无法给出决策树那样的规则 对于样本量较小的分类问题,会产

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tanh 激活函数

目标是为这个神经元找到最佳权重集,从而产生正确的结果。通过使用几个不同的训练样例训练神经元来做到这一点。在每一步计算神经元输出中的误差,然后反向传播梯度。计算神经元输出的步骤称为前向传播,而梯度计算称为反向传播。以下是实施:# Python program to implement a # single neuron neural network # import all necess

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詹惠儿

python中的单个神经网络

神经网络是深度学习的核心,这个领域在许多不同领域都有实际应用。今天,神经网络被用于图像分类,语音识别,物体检测等。现在,让我们试着了解所有这些艺术技术背后的基本单位。单个神经元将给定输入转换为某个输出。根据分配给每个输入的给定输入和权重,确定神经元是否发射。假设神经元有3个输入连接和1个输出

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