交叉验证 当我们构建分类器时，有可能会存在过拟合现象。如何利用有限的数据降低模型的过拟合？——交叉验证 我们把每个数据集分成两个子集 一个用于构建分类器（模型），称为训练集（training set） 另一个用于评估分类器，称为测试集（test set） 根据训练集和测试集的挑选方法，一般可分为简单 ...
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2020-05-07 17:03:08
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核心控制器代码 package pubcontrollers import ( "time" "bytes" "net/http" "github.com/kataras/iris/v12" "github.com/kataras/iris/v12/mvc" "github.com/dchest/c ...
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2020-05-04 17:02:33
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 第一次聚类中心为3，7，11 第二次聚类中心为(2,7,12) 第三次的聚类中心（3，7，11），重复步骤还是如此，最终聚类中心为（3，7，11） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示 ...
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2020-04-16 22:36:44
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 没有牌。 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 上学期写的。 from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np iris ...
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2020-04-16 22:20:11
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1）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示 实现代码： # 1.实现K-Means算法 iris = load_iris() #导入数据 data2 = iris.data[:,1] data = iris.data[:,1].reshape(-1,1) n ...
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2020-04-16 19:47:38
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np import matplotli ...
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2020-04-14 17:01:07
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 30张牌 第一次划分 第二次划分 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 源代码： from sklearn.datasets import load_iris import numpy ...
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2020-04-14 01:06:16
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简介 最近项目中要用到PCA计算，PCA从文件中读取数据，然后再写入数据 code ...
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2020-04-09 12:37:36
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前言： 上篇介绍了knn的实现过程，这次我们使用库里自带的数据集来进行knn的实现。 正文： 各类参数如下： precision recall f1 score support 0 1.00 1.00 1.00 20 1 1.00 0.83 0.91 12 2 0.80 1.00 0.89 8 av ...
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2020-04-09 10:58:17
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github 源码地址https://github.com/kataras/iris 中文文档 https://studyiris.com/doc/ 官方网站 https://iris-go.com/ ...
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2020-04-08 14:50:43
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