scikit-learn

[深度学习]常用的库与操作或者拼接第0维，其余维度要完全一致拼接第1维，其余维度要完全一致拼接指定的axis维，除了axis维，其余维度要完全一致

【机器学习：下采样 VS 过采样——逻辑回归在信用卡欺诈检测中的实践】用「下采样」替代之前的 SMOTE 过采样，解决信用卡欺诈检测的类别不平衡问题，并基于逻辑回归模型完成从数据预处理、参数调优到模型评估的全流程，整体逻辑围绕 “下采样平衡数据→交叉验证选最优参数→模型训练→多维度评估” 展开

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分享一套优质的基于Python的房屋数据分析预测系统(scikit-learn机器学习+Flask)大家好，我是锋哥，看到一个不错的基于Python的房屋数据分析预测系统(scikit-learn机器学习+Flask)，分享下哈。

郝学胜-神的一滴

基于30年教学沉淀的清华大学AI通识经典：《人工智能的底层逻辑》在人工智能技术席卷全球的今天，你是否曾好奇：《人工智能的底层逻辑》正是为解答这些疑问而生！这本书由清华大学张长水教授基于30年教学与科研经验精心撰写，以通俗易懂的方式揭开AI技术的神秘面纱。

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Scikit-learn 入门指南想象一下，在数据科学的世界里，如果缺少一个统一的机器学习工具库，就像面对一片茂密的森林却没有指南针——你知道方向大致在哪里，但每一步都可能迷失在重复实现算法的荆棘中。scikit-learn（简称 sklearn）正是为解决这个核心问题而生的工具。

多模态融合驱动下的具身学习机制研究一、为什么具身学习离不开多模态？二、多模态融合如何驱动具身学习？三、典型技术路径与前沿进展四、挑战与未来方向五、结语

【基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning】基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning一、 Transformer 模型的本质理解二、模型搭建的核心流程三、微调（Fine-tuning）的关键策略

强化试剂瓶

全面掌握Ergosterol-PEG-Biotin，麦角甾醇PEG生物素的使用与注意事项试剂基本信息英文名称：Ergosterol-PEG-Biotin中文名称：麦角甾醇PEG生物素纯度：>95%

郝学胜-神的一滴

特征选择利器：深入理解SelectKBest与单变量特征选择在机器学习的世界里，我们常常面临一个有趣的困境：数据越多越好吗？ 🤔实际上，过多的特征可能带来一系列问题：

scikit-learn之KNN算法实战鸢尾花分类scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 中最流行的开源机器学习库之一。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 之上，提供了大量高效、易用的工具，用于：

李昊哲小课

机器学习核心概念与经典算法全解析本文将从核心基础概念入手，系统梳理机器学习的分类逻辑，再逐一讲解各领域经典算法的原理、适用场景、优缺点，兼顾理解性和实用性，适配入门学习与基础复习需求。

醉舞经阁半卷书1

Python机器学习常用库快速精通python在机器学习领域的有很多经典的第三方库，本文主要是介绍Nump、Pandas、Matplotlib、Seaborn、与Sklearn五个库的基础使用

李昊哲小课

奶茶店销售额预测模型本项目实现了一个基于线性回归的销售额预测模型，用于预测奶茶店的销售额。模型使用销量、客单价、是否周末和是否促销作为特征变量，通过训练得到预测结果。

scikit-learn 常用算法与评估方法【Plan 7】linear_model 模块提供了一组线性算法用于回归（预测连续值）与线性分类（预测类别）。它假设模型输出为输入特征的线性组合： y ^ = w 0 + w 1 x 1 + ⋯ + w p x p \hat{y} = w_0 + w_1 x_1 + \dots + w_p x_p y^=w0+w1x1+⋯+wpxp 其中系数 w = (w_1…w_p) 对应属性 coef_，截距 w_0 对应属性 intercept_。

小饼干超人

如何兼容不同版本的 scikit-learn（sklearn）库，统一获取“均方根误差（RMSE）”的计算函数下面这段代码通过 try-except 异常捕获机制，适配 sklearn 新旧版本中 RMSE 函数的不同写法：

TCP/IP协议栈深度解析技术文章大纲简要介绍TCP/IP协议栈的背景及其在现代网络通信中的核心作用，概述文章结构。详细解析TCP/IP的四层模型（应用层、传输层、网络层、链路层）及其与OSI七层模型的对应关系。

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机器学习——16种模型(基础+集成学习)+多角度SHAP高级可视化+Streamlit交互式应用+RFE特征选择+Optuna+完整项目集成自动化统计筛选、SMOTE平衡与Optuna优化，构建Voting/Stacking高性能模型；融合DCA、校准曲线及SHAP/LIME进行深度验证与解释，并基于Streamlit实现Web端部署，打通从数据挖掘到应用落地的全链路。

人工智能之核心基础机器学习第十七章 Scikit-learn工具全解析第十七章 Scikit-learn工具全解析💡 验证安装：Scikit-learn 的设计哲学：“Estimator 接口统一”

AI智能体搭建（3）深度搜索智能体如何搭建与设计 Agent#智能体搭建#多智能体#VLA#大模型AI智能体搭建（3）深度搜索智能体如何搭建与设计 Agent#智能体搭建#多智能体#VLA#大模型

Scikit-Learn 入门：机器人 “故障检测” 分类任务实战大家好，我是百晓黑！上一篇咱们用NumPy搞定了机器人激光雷达数据的处理，这一篇聚焦机器人工业场景的核心需求——故障检测。工业机器人一旦故障，轻则停产损失，重则引发安全事故，而Scikit-Learn是实现“低成本、高效率故障预警”的最佳工具。今天就手把手带你用Scikit-Learn完成机器人故障检测的全流程：从模拟故障数据集构建，到特征工程、模型训练、评估优化，再到模拟端侧部署，代码可一键运行，全程贴合工业机器人真实场景！