scikit-learn

常见的表单元素在前端开发里，表单是实现用户与网站交互的关键组件，它能够收集各种类型的用户输入数据。接下来，让我们详细了解常见的表单元素。输入类表单元素文本输入框 <input type="text"> 是最常用的表单元素之一，主要用于输入单行文本。比如在注册页面中，用户输入姓名、用户名等信息就会用到它。通过设置 placeholder 属性，还能为用户提供输入提示，例如： <input type="text" placeholder="请输入您的姓名"> 。密码输入框 <input type="password"

比较检验：找出最佳机器学习模型在机器学习领域，我们常常需要在多个模型之间进行比较，以选择最适合特定任务的模型。模型比较检验为此提供了科学的依据和方法。

模型的泛化性能度量：方法、比较与实现在机器学习领域，模型的泛化性能度量是评估模型在未知数据上表现的关键环节。通过合理的性能度量，不仅能了解模型的优劣，还能为模型的优化和选择提供科学依据。

大模型铲屎官

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南 02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战 05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估） 06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能

大模型铲屎官

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南 02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战 05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估） 06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能

Scikit-learn库中用于特征缩放的类MinMaxScaler用法详细介绍并举例说明在机器学习训练时候，预处理是进行训练前的重要步骤。本文讲解python语言编程中预处理常用的类MinMaxScaler详细用法。

【机器学习】朴素贝叶斯分类#1基于Scikit-Learn的简单实现主要参考学习资料：《机器学习算法的数学解析与Python实现》莫凡著前置知识：概率论与数理统计-Python

SmallBambooCode

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法）今天机器学习课上的代码，在此记录一下。通过pandas导入结构化数据，选取"搞笑镜头"等三个特征作为输入变量，影片分类作为目标变量。采用分层抽样（stratify=y）将数据按8:2比例划分训练集和测试集，确保两个集合的类别分布比例与原数据集一致，这对于类别不平衡数据的建模尤为重要。标准化处理（StandardScaler）消除特征量纲差异，这是基于距离计算的KNN算法的必要预处理步骤。

精神分裂症患者GAF评分的可视化分析|使用集成学习模型 LightGBM集成学习是机器学习中通过组合多个模型（称为基学习器）的预测结果来提升整体性能的方法。其主要思想是 “集体智慧”，多个简单模型的组合通常比单个模型更强大、更稳健。

【机器学习】K近邻#1基于Scikit-Learn的K近邻分类主要参考学习资料：《机器学习算法的数学解析与Python实现》莫凡著《机器学习实战基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》Aurélien Géron 著

华为发力中端，上半年nova14下半年nova15，大力普及原生鸿蒙在智能手机市场的激烈竞争中，华为始终以创新者的姿态不断突破。2025年，华为在中端手机领域投下两颗重磅炸弹——上半年推出nova14系列，下半年接力发布nova15系列，且全系搭载原生鸿蒙系统，售价覆盖2000-4000元价格带，这一举措引发了行业内外的广泛关注。

解锁机器学习核心算法 | 随机森林算法：机器学习的超强武器在机器学习的广阔领域中，算法的选择犹如为一场冒险挑选趁手的武器，至关重要。面对海量的数据和复杂的任务，合适的算法能够化繁为简，精准地挖掘出数据背后隐藏的模式与价值。机器学习领域有十大核心算法，而随机森林算法（Random Forest Algorithm）以其独特的魅力和卓越的性能，占据着举足轻重的地位。那么，随机森林算法究竟是如何构建起它的 “森林王国”？它的内部运作机制又蕴含着怎样的奥秘？在实际应用中，我们又该如何充分发挥它的优势，避免可能出现的问题呢？接下来，就让我们一同深入探索随机森林算法的奇妙世

机器学习_18 K均值聚类知识点总结K均值聚类（K-means Clustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。

解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法 —— 线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型 —— 逻辑回归（Logistic Regression）。

解锁机器学习核心算法 | 决策树：机器学习中高效分类的利器前面几篇文章我们学习了机器学习的核心算法线性回归和逻辑回归。这篇文章我们继续学习机器学习的经典算法——决策树（Decision Tree）

荣耀已接入DeepSeek-R1，荣耀手机系统版本MagicOS8.0及以上用户可用2025年2月8日，荣耀正式接入DeepSeek-R1，荣耀手机系统版本MagicOS8.0及以上用户，将YOYO助理升级到80.0.1.503版本及以上即可体验。这一举措不仅为荣耀用户带来了全新的智能体验，也在手机AI领域引发了广泛关注。以下是关于这一事件的详细介绍：

苹果iPhone 16 Pro Max上手体验:性能极致释放外观：精致与科技感并存iPhone 16 Pro Max的外观在延续经典的基础上进行了细节优化。钛金属中框采用微喷砂工艺，手感圆润且质感细腻，不过容易留下指纹。其提供了四种配色，其中沙漠钛金属色独特且富有质感，阳光下反射出的光泽度让手机在不同角度呈现出不同的视觉效果。

华为小艺助手接入DeepSeek，升级鸿蒙HarmonyOS NEXT即可体验小艺助手接入DeepSeek的背景与意义随着人工智能技术的不断发展，大模型成为推动智能交互升级的关键力量。DeepSeek在自然语言处理等领域具有出色的表现，其模型在语言理解、生成等方面展现出强大的能力。华为小艺助手接入DeepSeek，旨在借助其先进的技术提升自身的智能水平和服务能力，为用户带来更加智能、高效、便捷的交互体验。通过接入DeepSeek，小艺助手能够更好地理解用户的复杂语义和多样需求，提供更精准的回答和更优质的服务，从而增强华为生态系统的竞争力。

自定义数据集使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。接下来，使用scikit-learn中的SVC类来实现SVM分类。

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类