【ML】朴素贝叶斯分类器及Python手写实现（详细）
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单而高效的分类算法。由于其实现简单，计算复杂度低，并且在许多实际问题中表现良好，朴素贝叶斯分类器被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。朴素贝叶斯分类器原理朴素贝叶斯算法基于条件独立性假设，假设特征之间是独立的。在这个假设下，我们可以根据特征的
sklearn
Python实现逻辑回归(Logistic Regression)
逻辑回归（Logistic Regression）是统计学和机器学习中常用的一种分类算法，主要用于解决二分类问题。尽管名字中带有“回归”，但逻辑回归实际上是一种用于分类的模型。它的核心思想是利用逻辑函数（sigmoid函数）将线性组合的特征映射到[0,1]区间，从而便于进行分类。1. 逻辑回归的基
【Python】sklearn.datasets使用（数据集、常用函数、示例代码）
sklearn.datasets 使用指南在机器学习中，数据集是算法学习和评估的重要基础。而 sklearn.datasets 是 Python 的 scikit-learn 库中一个非常实用的模块，提供了一系列用于生成和加载数据集的函数。本文将对 sklearn.datasets 的数据集、常用
1+x_大数据应用开发（python）职业技能（中级）
大数据应用开发（Python）职业技能（中级）在当今数据驱动的时代，大数据技术的迅速发展为各行各业带来了革命性的变化。Python 作为一门功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于大数据应用开发。掌握中级大数据开发技能的程序员，能更有效地处理、分析和可视化海量数据。1. 数据处理与分析在大数据
python——机器学习：sklearn模型选择model_selection模块函数说明和应用示例
在机器学习中，模型的选择和评估是一个非常重要的环节。Scikit-learn（sklearn）提供了一个模块 model_selection，用于帮助我们进行模型的选择和评估。该模块包含了许多函数和类，能够帮助我们对机器学习模型进行交叉验证、超参数调优等操作。下面我们就来详细介绍一下这个模块的主要功
大数据舆情评论数据分析：基于Python微博舆情数据爬虫可视化分析系统(NLP情感分析+爬虫+机器学习)
大数据舆情评论数据分析：基于Python微博舆情数据爬虫可视化分析系统随着社交媒体的快速发展，网络舆情数据量日益增长，如何获取和分析这些数据，已成为社会各界关注的焦点。特别是微博作为一个重要的社交媒体平台，其舆情评论数据不仅紧跟社会热点，还包含了大量用户情感表达的信息。因此，构建一个基于Pytho
8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程是机器学习中至关重要的一步，它可以显著提升模型的性能。对于数值变量而言，应用合适的特征工程技术，可以将原始数据转化为更有信息量的特征，从而有效提高预测模型的准确性。本文将介绍8种数值变量的特征工程技术，并结合Sklearn、Numpy等工具给出代码示例。1. 标准化 (Standardiz
【Python】成功解决ValueError: could not convert string to float: ‘ignoring input’
在Python编程中，处理数据时常常会遇到各种错误，其中之一就是ValueError: could not convert string to float。这个错误通常在尝试将字符串类型的数据转换为浮点数（float）时发生，而这个字符串并不符合有效浮点数的格式。在本文中，我将深入探讨这个错误的成因
【python】成功解决AttributeError: ‘Tuple’ object has no attribute ‘shape’
在使用 Python 进行科学计算或数据分析时，遇到 AttributeError: 'Tuple' object has no attribute 'shape' 的错误是比较常见的。这种错误通常表明你在尝试对一个元组对象调用 shape 属性，而元组是没有 shape 属性的。下面，我们将探讨这
【Python】sklearn教程
使用Scikit-Learn进行机器学习：入门教程Scikit-Learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的机器学习库，提供了简洁且高效的工具，使得数据分析与模型建立变得更加容易。本文将通过一些实例来介绍如何使用Scikit-Learn进行机器学习。安装Scikit-Learn在使用
