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了解Python中的随机森林分类器
本文概述 随机森林算法 该算法如何工作？ 优点 缺点 寻找重要特征 随机森林与决策树 使用Scikit学习构建分类器 在Scikit学习中发现重要功能 在选定特征上生成模型 总结 随机森林是一种监督学习算法。它可以用于分类和回归。它也是最灵...
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使用Jinja2的Jupyter Notebook的自定义模板
本文概述 什么是模板？ 神社简介 了解带有模板的基本渲染 模板继承 使用nbconvert导出Jupyter Notebook 总结 在数据科学中, 你通常需要创建工作报告以显示给决策者或其他非技术人员。将Jupyter Notebook转...
TensorBoard精品开发教程
本文概述 启动TensorBoard TensorBoard的不同观点 了解标量可视化的好处 超越标量：直观显示直方图/分布 直方图的分布图 总结 本教程将指导你如何使用TensorBoard, 这是一个了不起的实用程序, 可让你可视化数据...
将字符串转换为日期作为datetime对象
使用日期和时间来分析数据集通常很麻烦。你可以根据自己的情况考虑不同长度的月份, 工作日和周末的不同分布, leap年和可怕的时区。因此, Python具有专门为日期和时间设计的数据类型, 称为datetime。 但是, 在许多数据集中, 你...
使用Python增强数据科学中的电子表格
本文概述 Excel, 我的老朋友。 认识我的新朋友Python和Pandas 没有更多的无聊图 通过计划和任务自动化节省时间 我最喜欢的工具：Jupyter笔记本 最后的想法 Excel, 我的老朋友。 我是那种只因为我能就可以操作电子表...
使用深度学习(卷积自动编码器)重建指纹图像
本文概述 了解指纹数据集 训练模型 保存模型 你将使用FVC2002指纹数据集来训练你的网络。为了观察模型的有效性, 你将在两个不同的指纹传感器数据集(即Secugen和Lumidigm传感器)上测试模型。 注意：本教程将主要介绍卷积自动编...
Python教程中的变量范围
如果你熟悉Python或任何其他编程语言, 你肯定会知道必须先定义变量, 然后才能在程序中使用它们。根据定义的方式和位置, 必须以不同的方式访问变量。有些变量是全局定义的, 有些是局部定义的。这意味着引用程序某个部分中的实体的变量可能引用程...
使用scikit-learn在Python中进行K-Means聚类
在机器学习中, 学习的类型大致可分为三类：1.监督学习, 2。非监督学习和3.半监督学习。属于无监督学习家族的算法没有变量可以预测与数据相关。数据没有输入, 而只有输入, 该输入将是描述数据的多个变量。这就是群集的作用。 一定要看一看我们的...
使用Fashion-MNIST数据集将自动编码器用作分类器
本文概述 Fashion-MNIST数据集 载入数据 卷积自动编码器！ 训练模型 训练模型 测试集上的模型评估 预测标签 你想更深入地潜水吗？ 注意：本教程将主要涵盖使用卷积神经网络和卷积自动编码器进行分类的实际实现。因此, 如果你尚不了解...
使用机器学习检测真实和欺骗性的酒店评论
本文概述 了解欺骗性意见垃圾邮件数据集 从路径中获取所有文本文件并从中提取标签并创建标签的数据框 合并审阅数据框和标签数据框 从”酒店评论”列中删除停用词 从酒店评论中提取词性, 并将其作为模型的特征输入 将数据分为...