原创 利用SVC(Support Vector Classifier)對digits數據進行分類
from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation imp
2020-06-16 14:14:31
原创 利用KNC對iris數據進行分裂及預測
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation impor
2020-06-16 14:14:31
原创 使用LogisticRegression和SGDClassifier對良/惡性腫瘤進行分類，並計算出準確率召回率和F1的值
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 24 10:08:40 2017 @author: l
2020-02-24 14:19:17
原创 如何在去掉空數據及如何在matplotlib中顯示數據線性擬合
import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt def
2020-02-24 14:19:17
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原创 利用貝葉斯分類器對fetch_20newsgroups數據集進行分類
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.cross_validat
2020-02-24 14:19:17
原创 對良/惡性腫瘤的預測python代碼實現
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fro
2020-02-24 14:19:17
原创 Word中MathType不能正常使用解決方法
本人使用的是word2010+MathType,可以正常使用了。 首先介紹下，本人首先使用的word2007，然後裝mathtype6.9,裝上以後發現，公式編號啥的都不能使用（灰色的），然後自己鼓搗半天，廢了半天勁，網上找各種解決方法，
2018-10-27 01:30:21
原创 利用鳶尾花數據，解釋並不是特徵越多越好
#首先導入我們需要的包from sklearn import datasetsimport numpy as npfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom skle
2018-08-27 18:51:08
原创 Linux常用命令
1.Linux中用戶切換命令：su 用戶名 回車以後輸入用戶名對應的密碼即可如果先要切換到Root用戶可以使用：su - 然後回車即可（需要輸入root密碼）由root用戶到其他用戶可以直接su 用戶名即可（無需輸入密碼）2.常用命令：
2018-08-27 18:51:07
原创 使用CountVectorizer和TfidfVectorizer對fetch_20newsgroups數據進行分類，並對是否使用停用詞進行對比（精確度）
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.cross_validation import train_test_split
2018-08-27 18:51:07
原创 Anaconda如何安裝包
如果安裝Anaconda，大家會發現很多包已經安裝好了，但是如果我們想要安裝新包，我們會發現pip install 包名無法安裝，或者安裝以後無法使用。 接下來，跟上腳步，本人自己親測： 1.找到如圖所示的
2018-08-27 18:51:07
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原创 python 3.x 結巴（jieba）分詞基礎知識
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals import sys sys.path.append("../") impo
2018-08-27 18:51:07
原创 利用隨機森林和梯度替身決策樹對titanic數據進行分類，並對結果進行分析
import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extract
2018-08-27 18:50:56
原创 K近鄰迴歸模型對Boston房價進行預測，同時對性能進行評估（1.使用普通的算術平均法2.考慮距離差異進行加權平均）
from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sk
2018-08-27 18:50:56
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原创 python3.x正則表達式的含義及使用
import re import nltk #正則表達式 wordlist = [w for w in nltk.corpus.words.words('en') if w.islower()] prin
2018-08-27 18:50:56
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