scikit-learn

李昊哲小课

使用 scikit-learn 库对乌克兰冲突事件数据集进行多维度分类分析在现代冲突研究中，对冲突事件进行多维度分析和可视化可以帮助我们更好地理解冲突的模式、趋势和影响因素。本次作业将使用开源冲突数据，构建一个完整的机器学习分类流程，从数据预处理到模型构建，再到结果可视化，全面展示如何使用scikit-learn库处理多维度分类问题。

程序员秘密基地

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PaddleX 使用案例以下是PaddleX的典型使用案例，涵盖图像分类、目标检测和语义分割三大场景，展示其从数据准备到模型部署的全流程：

基于python的机器学习（九）—— 评估算法（二）目录一、常用评估指标详解1.1 分类指标1.2 回归指标1.2.1 均方误差1.2.2 均方根误差1.2.3 平均绝对误差

Python Scikit-Learn核心流程在机器学习领域，Scikit-Learn凭借其简洁的API设计和丰富的算法库，已成为数据科学家的首选工具之一。本文将深度解析Scikit-Learn的核心工作流程，通过代码实战演示如何高效构建从数据预处理到模型部署的完整链路。

机器学习第二十四讲：scikit-learn → 机器学习界的瑞士军刀资料取自《零基础学机器学习》。查看总目录：学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南

自由开发者计划 001：创建一个用于查看 Jupyter Notebook 的谷歌浏览器插件 Jupyter Peek作为一个数据科学和机器学习领域的老兵，Jupyter Notebook 使用频率非常高，我个人现在基本不用 PPT 了，直接用 Jupyter Notebook 做展示。用一个浏览器插件可以直接查看内容，不需要启动 Jupyter 环境，之前一直在用 Jupyter Notebook Viewer，但比较长时间无法使用了。

基于Scikit-learn与Flask的医疗AI糖尿病预测系统开发实战在精准医疗时代，人工智能技术正在重塑临床决策流程。本文将深入解析如何基于MIMIC-III医疗大数据集，使用Python生态构建符合医疗AI开发规范的糖尿病预测系统。项目涵盖从数据治理到模型部署的全流程，最终交付符合DICOM标准的临床决策支持工具，为医疗机构提供可落地的AI辅助诊断方案。

基于python的机器学习（七）—— 数据特征选择目录一、特征选择概念二、特征选择的方法2.1 过滤式特征选择2.1.1 方差分析2.1.2 相关系数2.1.3 卡方检验

sklearn分类场景案例01

【Python爬虫！！！！！！政府招投标数据爬虫项目--医疗实例项目文档（提供源码！！！）！！！学会Python爬虫轻松赚外快】爬取医疗领域的政府招投标项目数据，实现反爬机制处理、数据存储、数据分析及可视化，为招投标市场分析提供数据支持。

openGauss DB4AI与scikit-learn模块对比探究openGauss当前版本支持了原生DB4AI能力，引入原生AI算子，简化操作流程，充分利用数据库优化器、执行器的优化与执行能力，获得高性能的数据库内模型训练能力。

（六）机器学习---聚类与K-means到本篇文章，我们先对前几篇所学习的算法进行一个回顾：而本篇文章我们将会介绍聚类以及K-means算法。

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vue+flask+CNN电影推荐系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！

软间隔：让支持向量机更“宽容”在SVM中，软间隔是一个重要的概念，它允许模型在一定程度上容忍误分类，从而提高模型的泛化能力。本文将详细介绍软间隔的定义、与硬间隔的区别、损失函数的作用，最后使用 scikit-learn 进行实际演示。

核函数：让支持向量机从“青铜”变“王者”在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，而核函数则是其核心组件之一。核函数的本质是一个「空间映射工具」。

【scikit-learn基础】--『监督学习』之逻辑回归分类逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。因为采用了与回归类似的思想来解决分类问题，所以它的名称才会是逻辑回归。

【scikit-learn基础】--『监督学习』之贝叶斯分类贝叶斯分类是一种统计学分类方法，基于贝叶斯定理，对给定的数据集进行分类。它的历史可以追溯到18世纪，当时英国统计学家托马斯·贝叶斯发展了贝叶斯定理，这个定理为统计决策提供了理论基础。

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 K-近邻分类KNN（K-近邻），全称K-Nearest Neighbors，是一种常用的分类算法。 KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-Nearest Neighbors”的文章。

多变量决策树：机器学习中的“多面手”在机器学习的广阔领域中，决策树一直是一种备受青睐的算法。它以其直观、易于理解和解释的特点，广泛应用于分类和回归任务。