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- 🍀引言在当今数据驱动的时代,数据的质量和准确性成为决策的关键因素。然而,由于不同特征之间的度量单位和尺度不同,数据的分布可能会出现偏差,从而影响建模和分析的结果。为了解决这个问题,数据归一化成为优化数据处理的重要技巧。本文将介绍数据归一化的概念、常用方法以及它在机器学习和数据分析中的应用🍀数据归一化的概念数据归一化(Normalization)是一种常见的数据预处理技术,通过对数据进行数... 🍀引言在当今数据驱动的时代,数据的质量和准确性成为决策的关键因素。然而,由于不同特征之间的度量单位和尺度不同,数据的分布可能会出现偏差,从而影响建模和分析的结果。为了解决这个问题,数据归一化成为优化数据处理的重要技巧。本文将介绍数据归一化的概念、常用方法以及它在机器学习和数据分析中的应用🍀数据归一化的概念数据归一化(Normalization)是一种常见的数据预处理技术,通过对数据进行数...
- 🍀引言本节以KNN算法为主,简单介绍一下训练集和测试集、超参数🍀训练集和测试集训练集和测试集是机器学习和深度学习中常用的概念。在模型训练过程中,通常将数据集划分为训练集和测试集,用于训练和评估模型的性能。训练集是用于模型训练的数据集合。模型通过对训练集中的样本进行学习和参数调整来提高自身的预测能力。训练集应该尽可能包含各种不同的样本,以使模型能够学习到数据集中的模式和规律,并能够适应新的... 🍀引言本节以KNN算法为主,简单介绍一下训练集和测试集、超参数🍀训练集和测试集训练集和测试集是机器学习和深度学习中常用的概念。在模型训练过程中,通常将数据集划分为训练集和测试集,用于训练和评估模型的性能。训练集是用于模型训练的数据集合。模型通过对训练集中的样本进行学习和参数调整来提高自身的预测能力。训练集应该尽可能包含各种不同的样本,以使模型能够学习到数据集中的模式和规律,并能够适应新的...
- 🍀KNN算法的封装调用封装代码如下%run my_knn/my_knn.py在封装之前,我们需要在同级目录下准备一个my_knn文件夹以及在文件夹下准备一个my_knn.py文件在调用之前需要先实例化,自定义的类名如下Knnknn = Knn() # 实例化knn.fit(X_train,y_train)knn.predict(np.array(([4,2],[2,5],[9,6])))... 🍀KNN算法的封装调用封装代码如下%run my_knn/my_knn.py在封装之前,我们需要在同级目录下准备一个my_knn文件夹以及在文件夹下准备一个my_knn.py文件在调用之前需要先实例化,自定义的类名如下Knnknn = Knn() # 实例化knn.fit(X_train,y_train)knn.predict(np.array(([4,2],[2,5],[9,6])))...
- ApolloScape Scene Parsing数据集入门本文介绍了ApolloScape Scene Parsing数据集,包括该数据集的背景、数据集的组织结构以及如何使用Python代码来处理和分析该数据集。背景ApolloScape Scene Parsing数据集是由百度公司发布的大规模语义分割数据集。该数据集旨在提供用于自动驾驶和机器人感知的高质量图像数据,以及相应的场景分割标注... ApolloScape Scene Parsing数据集入门本文介绍了ApolloScape Scene Parsing数据集,包括该数据集的背景、数据集的组织结构以及如何使用Python代码来处理和分析该数据集。背景ApolloScape Scene Parsing数据集是由百度公司发布的大规模语义分割数据集。该数据集旨在提供用于自动驾驶和机器人感知的高质量图像数据,以及相应的场景分割标注...
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- 解决 "xgboost\core.py", ValueError: feature_names may not contain [, ] or <在使用xgboost进行特征工程时,有时会遇到类似下面的错误提示:pythonCopy codeFile "xgboost\core.py", line XXX, in set_info raise ValueError('feature_n... 解决 "xgboost\core.py", ValueError: feature_names may not contain [, ] or <在使用xgboost进行特征工程时,有时会遇到类似下面的错误提示:pythonCopy codeFile "xgboost\core.py", line XXX, in set_info raise ValueError('feature_n...
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