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郝学胜-神的一滴

机器学习数据工程之基石：论数据集划分之道与sklearn实践夫机器学习之成，首在数据；数据之用，贵在划分。若划分失当，则模型如盲人摸象，或过拟合而失泛化，或欠拟合而难精进。故曰：“工欲善其事，必先利其器；器欲尽其用，必先明其法。” 今撰此文，详述数据集划分之要义，并辅以scikit-learn（sklearn）之利器，以飨读者。

郝学胜-神的一滴

数据为壤，特征为苗：机器学习特征提取艺术探微夫欲筑九层之台，必先固其地基；欲训智能之器，必先精其特征。数据者，璞玉也，藏于芜杂，隐于无序。特征提取，乃雕琢之术，化混沌为清晰，变无序为有序，为模型奉上琼浆玉食，助其洞察秋毫，预判吉凶。今且论特征工程之基石：** 独热编码与字典特征提取**，并辅以sklearn神器，以飨读者。

郝学胜-神的一滴

机器学习数据集完全指南：从公开资源到Sklearn实战在机器学习领域，数据集就如同建筑师的砖瓦，是构建模型的基础。高质量的数据集能够：数据集数据清洗特征工程

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论文复现-以动物图像分类为例进行多模型性能对比分析论文示例项目流程该项目旨在对动物图像进行分类，并通过对比多种深度学习模型的性能，深入分析不同模型在图像分类任务上的优劣。项目流程可概括为：数据准备、模型构建与训练、性能评估与对比分析、高级可视化分析。

sklearn函数总结十二 —— 聚类分析算法K-Means纯手打，代码整理中，持续更新中^-^序号延用总结十一聚类分析算法是一类强大的无监督学习工具，其核心思想是“物以类聚”，通过度量数据点之间的相似性，自动地将数据划分成不同的组（簇），从而帮助我们发现数据中内在的、未知的有价值结构。 scikit-learn（sklearn）中提供了多种常用的聚类算法，如K-Means（K均值），DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类），Agglomerative Clustering（凝聚层次聚类）

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永磁同步电机，基于扩展卡尔曼滤波算法无传感器仿真模型，s函数编写算法，基于matlab/sim...永磁同步电机，基于扩展卡尔曼滤波算法无传感器仿真模型，s函数编写算法，基于matlab/simulink搭建。

【Anaconda | Python | pytorch】sklearn scikit-learn 报错：This is a code completion/Intelligent suggestion error in an IDE (such as VS Code), not a runtime error. It indicates a problem with Pylance (VS Code’s…). The Python extension could not find the source code for the sklearn.model_selection module, therefor

python-码博士

关于sklearn中StandardScaler的使用方式在机器学习中经常会使用StandardScaler进行数据归一化，注意一旦调整好StandardScaler以后就保存下来，后面如果进行测试单个时，可以进行加载并对其进行标准化

sklearn函数总结十一 —— 随机森林纯手打，代码整理中，持续更新中^-^序号延用总结十随机森林属于集成学习中的 Bagging 类型。“森林”：由多棵决策树构成的“森林”，最终的预测结果由所有决策树共同决定（例如，通过投票）。

sklearn函数总结十 —— 决策树纯手打，代码整理中，持续更新中^-^序号延用总结九目录17、决策树17.1 决策树的结构17.2 决策树的工作原理

sklearn函数总结九— 朴素贝叶斯纯手打，代码整理中，持续更新中^-^序号延用总结八目录16、朴素贝叶斯16.1 什么是贝叶斯公式？这些符号是什么意思？

sklearn实现一元线性回归——分析广告投入和销售额的关系pandas是Python中用于数据处理和分析的核心库，提供DataFrame数据结构。常用于数据清洗、转换、统计分析等操作。

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机器学习——因果推断方法的DeepIV和因果森林双重机器学习（CausalForestDML）示例DeepIV 是什么？DeepIV（Deep Instrumental Variables）是一种用于因果推断的计量经济学和机器学习方法。它的核心目标是在存在**内生性（Endogeneity）**问题时，估计处理（Treatment）对结果（Outcome）的因果效应。

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EconML实战：使用DeepIV、DROrthoForest与CausalForestDML进行因果推断详解本项目旨在详细解释一系列用于因果推断的Python代码实现。内容面向有一定机器学习基础，但对因果推断领域尚不熟悉的读者。我们将深入探讨代码的每个阶段，解释其背后的原理、目的和具体实现细节。通过本项目，将能够理解这些复杂的因果模型是如何工作的，并具备将其应用于自己数据集的能力。

【机器学习：集成算法】集成学习: (Ensemble Learning)集成学习是机器学习的一种范式，它的主要思想是使用多个弱学习器来构建一个整体泛化性更强的最终学习器来完成任务，它认为集体的智慧比单个的个体更加的准确、鲁棒。参与组合的模型又叫弱学习器或者基学习器。集成学习思想分为bagging思想和boosting思想。

【机器学习：K-Means】聚类算法是一类无监督学习方法，旨在将数据划分为若干组（簇），使得同一簇内的样本相似度高，而不同簇间的样本差异大。计算样本之间相似度常用的方式是欧式距离；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。

sklearn函数总结五——特征降维压缩数据 - 特征选择纯手打，代码整理中，持续更新中^-^需要延用总结四本节学习特征降维的相关知识点特征降维是机器学习中常用的技术，用于减少特征的数量，同时尽可能保留原始数据的信息。在Scikit learn中，特征降维主要有两种方法：特征选择和特征提取。

sklearn函数总结六——特征降维压缩数据 - 特征提取（PCA&LDA）纯手打，代码整理中，持续更新中^-^序号延用总结五目录12、主成分分析 (PCA)13、线性判别分析 (LDA)

sklearn函数总结四——归一化和标准化纯手打，代码整理中……序号沿用总结三不同特征可能有不同的量纲和范围（如身高、体重、年龄），归一化使各特征在相同尺度上进行比较，避免某些特征因数值较大而主导模型。

sklearn学习（6）决策树sklearn的决策树相关在DecisiontreeClassifiter这个函数中，一般决策树节点的选择有两种，其一是基尼指数gini，其二是信息增益entropy，而基尼指数要求越小越好，信息增益越大越好。