np.unique函数

最强聚类模型，层次聚类 !!_层次聚类的优缺点

哈喽，我是小白~咱们今天聊聊层次聚类，这种聚类方法在后面的使用，也是非常频繁的~首先，聚类很好理解，聚类（Clustering）就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、物品、图像、文本、客户等等。分组是让相似的归在一组，不相似的分开。核心干货，文末领取...

python决策树用于分类和回归问题实际应用案例

决策树（DecisionTrees）通过树状结构进行决策，在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例：预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过构建一棵树来表示数据的决策过程，每个内部节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别或...

Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法

今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法（用户和物品）o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统，用于预测用户对物品的偏好：o协同过滤：基于用户或物品的相似性o基于内容：基于物品特征和用户偏好o混...

简单学Python——NumPy库7——排序和去重

NumPy数组排序主要用sort方法，sort方法只能将数值按升充排列（可以用[::-1]的切片方式实现降序排序），并且不改变原数组。例如：importnumpyasnpa=np.array([1,5,9,6,3,4,8,2])#np.sort为升序排列，并且排序完不改变原数组。prin...

PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完

PyTorch实战：TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调（Finetuning）？微调（Finetuning）是指在已经预训练好的模型基础上，使用自己的数据对模型进行进一步训练，使之快速适应特定任务。在深度学习领域，从头训练一个模型往往需要大量计算资源与数据。微调的出现极大降...

C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想

C4.5算法是ID3算法的改进版，它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法，它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下：计算数据集的信息熵，作为当前节点的不确定性度量。对于每个特征，计算该特征的信息增益比，即使用该特征进...

Python中的数据聚类及可视化分析实践

探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征！我们将运用Python的强力工具，深入挖掘数据，以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践！所有这些可视化都可以通过数据操作的基本工具（pandas和numpy）以及可视化的基础知识（matplotlib和seaborn）...

用Python来统计大乐透号码的概率分布

用Python来统计大乐透号码的概率分布，可以按照以下步骤进行：导入所需的库：使用Python中的numpy库生成数字序列，使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据：从网络上找到大乐透历史数据的csv文件，读取文件中的号码数据。统计每个号码出现的次数：使用numpy库中的uniq...

python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例

监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。SVM的基本原理如下：寻找最优超平面：SVM通过在特征空间中寻找最优的超平面来进行分类。最...

25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupb...