sklearn

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web网页开发，在线%聚类，微博，舆情%系统，基于python,pycharm,django,nlp,kmeans,mysql经验心得帮助客户美女开发在线微博舆情聚类系统时，咱们用PyCharm搭开发环境，Python+Django构 Web框架，MySQL存储爬取的微博数据。流程上先做文本清洗和特征提取，再用KMeans对舆情内容聚类，最后通过Django渲染结果。调试时KMeans的聚类数量，尝试试了多组样本才找到合适参数；NLP处理表情和网络用语时也出过偏差，加了自定义词典才改善。把数据爬取，文本处理，聚类分析，Web 展示串成链路后，看着相似舆情自动归组，才算把技术栈组合成了能用的系统。

sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合特征越多模型效果就越好？这个想法在实践中往往站不住脚，因为过多的特征反而会带来过拟合、训练时间过长、模型难以解释等一堆麻烦。递归特征消除(RFE)就是用来解决这类问题的，算是特征选择里面比较靠谱的方法之一。

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sklearn-提取字典特征1.sklearn.feature_extraction：sklearn中的特征提取API2.DictVectorizer:专门提取字典文本特征的函数

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旧版本附近停车场推荐系统demo，基于python+flask+协同推荐（基于用户信息推荐）,开发语言python，数据库mysql，经验心得开发旧版本附近停车场推荐系统Demo时，用 Python+Flask+MySQL搭建框架，核心是基于用户信息的协同推荐，和定位导航配置。Flask轻量特性适配这类小型系统，快速搭建起用户信息采集、停车场数据管理的基础功能。MySQL则稳定存储用户历史停车记录、停车场位置及空余车位等数据，为协同推荐提供支撑。协同推荐逻辑围绕用户信息展开，通过分析用户停车偏好、时段规律等，匹配相似用户的选择。过程中需平衡数据采集精度与推荐效率，避免过度计算影响影响响应速度。剩下就是定位和导航的问题咱们只需要调用第三

机器学习：决策树决策树是一种常用的分类模型。其整体构成一个树模型，自上而下进行判断。通过一系列if-then规则将数据层层划分，直到得到最终结论。

小杰深度学习（four）——神经网络可解释性、欠拟合、过拟合神经网络的可解释性是指神经网络中每个决策或预测的可解释性。神经网络是一种黑箱模型，其决策或预测的结果往往难以解释。因此，可解释性是神经网络中的一个重要问题，它有助于助理解神经网络的行为，发现网络中的问题，并提高网络的可靠性和可信度。

机器学习：线性回归线性回归是一种强大但有限制性的算法。当特征与整体的目标值呈现较强的线性关系时，可以使用线性回归进行拟合。但是需要说明，线性回归中，“线性”指的是参数是线性的，不是特征必须是线性的。例如： y = w 1 x 1 + w 2 x 2 + b ( 1 ) y=w_1x_1+w_2x_2+b\quad \quad\quad\quad\quad\quad(1) y=w1x1+w2x2+b(1) y = w 1 w 2 x 1 + w 3 x 2 + b ( 2 ) y=w_1w_2x_1+w_3x_2+b\qua

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桌面预测类开发，桌面%性别，姓名预测%系统开发，基于python,scikit-learn机器学习算法(sklearn）实现，分类算法，CSV无数据库经验心得这一个也是和信号识别的那个项目demo一样。桌面很常用的开发框架tkinter,在没有pyqt之前一直用着，帮客户修改一下代码。人工智能应用开发套路还是一样，从csv获取数据集，进行数据集清洗去重等操作，完成数据清洗就可以构造模型进行模型fit了，最后模型预测评估调优。

小杰机器学习（nine）——支持向量机1.支持向量机是一种二类分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；

小杰机器学习高级（two）——极大似然估计、交叉熵损失函数从以下3个方面对激活函数及其导数进行介绍 1.极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论讲解 2.编程实例与步骤 3.实验现象上面这3方面的内容，让大家，掌握并理解极大似然估计与交叉熵损失函数。 1. 极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论交叉熵损失函数是独立于我们的MSE(均方差损失函数)。交叉熵损失函数是另一种损失函数。MSE损失函数和交叉熵损失函数它们的应用场合是不一样的。均方差损失函数主要应用在回归、拟合领域。(eg：有一些点用直线拟合它，或者用曲线去拟合)。交叉熵损失函数主要应用在分类领域？

【办公类-109-05】20250923插班生圆牌卡片改良01：一人2个圆牌（接送卡&被子卡&床卡&入园卡_word编辑单面）背景需求：全套资料打印后续我还要做一个插班生专用备份，一页包括两个圆牌、两个竖版长方、两个竖版长方卡，便于教师只修改这个，打印在一页上

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保序回归Isotonic Regression的sklearn实现案例本篇文章Back to Basics: Isotonic Regression in Sklearn适合初学者了解等距回归。文章的亮点在于它能够强制模型输出保持单调性，适用于需要遵循单调业务规则的场景，如收入与风险评分的关系。

《sklearn机器学习——数据预处理》类别特征编码在机器学习中，许多算法无法直接处理字符串形式的类别特征（如“男”、“女”、“红色”、“蓝色”等），需要将其转换为数值形式。sklearn.preprocessing 模块提供了多种类别特征编码方法，以下是常用编码器的详细介绍。

《sklearn机器学习——回归指标2》mean_squared_log_error函数计算与平方（二次方）对数误差或损失的期望值相一致的风险指标。

《sklearn机器学习——特征提取》在 sklearn.feature_extraction 模块中，DictVectorizer 是从字典（dict）中加载和提取特征的核心工具。它主要用于将包含特征名称和值的 Python 字典列表转换为机器学习算法所需的数值型数组或稀疏矩阵。

《sklearn机器学习——管道和复合估计器》回归中转换目标在 scikit-learn（sklearn）中，回归任务的目标变量（target variable，通常记为 y）有时需要进行数学变换，以满足模型假设（如线性回归要求残差正态分布）、改善模型性能、或使数据更适合特定算法。sklearn 提供了多种工具来实现目标变量的转换和逆转换。

《sklearn机器学习——回归指标1》skearn.metrics模块实现一些损失函数，评分，并且应用函数去测度回归标签。其中一些已经改进，可以处理多指标案例：mean_squared_error，mean_absolute_error，explained_variance_score和r2_score。

《sklearn机器学习——管道和复合估计器》联合特征（FeatureUnion）FeatureUnion 是 scikit-learn 中的一个工具，用于并行地组合多个特征提取器的输出。它允许你将不同的特征提取方法（如文本向量化、数值特征缩放、自定义特征工程等）的结果**横向拼接（concatenate）**成一个更大的特征矩阵。

《sklearn机器学习——管道和复合估算器》异构数据的列转换器在实际的机器学习项目中，数据集往往包含多种类型的数据列：数值型（如年龄、收入）、类别型（如性别、城市）、文本型（如评论、描述），甚至可能还有日期、图像路径等。这些不同类型的列需要不同的预处理方式：