sklearn安装包，python3.6 ,64位操作系统，0.23.2版本。。win10可用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

从图像中提取皮肤并发现主要颜色 存储库包含该文章的代码，该文章位于“ ”中，用于“皮肤分段和主色调/颜色提取”文章。 该项目使用OpenCV进行皮肤分割，并使用SciKit-Learn进行主色提取。 阅读该分类的文章和笔记本文件以了解该过程。 入门 如果您已经安装了NumPy，SciKit-Learn，Matplotlib，OpenCV和imutils，则可以克隆该项目并运行python文件或笔记本并在本地运行它。

亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术，又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论，每条推文，每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如，假设您是Netflix。 然后，您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣，并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等，以评估公众意见。 如果您是一名政客，那么您（希望）对选民的想法，他们想要什么，他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣，因此您可能会有一个团队来分析这些领域的公众情绪。 如果您是企业家，那么您会对公众舆论感兴趣，因为它关系到您的利基，产品和竞争，因为

sktime-dl：基于TensorFlow的用于深度学习的sktime配套软件包

元建模：scikit-learn和FEniCS之间的Python接口，用于高效的元建模 该程序由Pierre Kerfriden和Ehsan Mikaeili编写，用于预测脑肿瘤在脑外科手术中的位置。 在外科手术中，随着外科医生切开切口并打开颅骨，脑肿瘤在新的边界条件下重新定位。 对于外科医生而言，预测不同切口尺寸下的肿瘤位置是非常宝贵的数据，可以通过构建元模型来预测。 在该程序中，使用杨氏模量和切口半径这两个参数构造一个元模型。 在FEniCS平台上进行了有限元模拟，并使用scikit-learn机器学习库对预测进行了数据训练。 从机械角度来看，脑介质被认为是超弹性的，而肿瘤则由弹性系数表示。 所需的库/平台 特色 scikit学习 麻木 科学的 matplotlib

python进行遥感 遥感应用的python代码将在此处上传。 有关详细信息，您可以访问我的网站 内容 卫星图像分析 点云处理 图像处理

主题模型教程 此存储库包含简短教程“使用 Scikit-learn 进行主题建模”的笔记本、幻灯片和数据，该教程于 2017 年 9 月在发布。 内容 涵盖摘要教程。 有三个关联的 IPython 笔记本： ：提供使用scitkit-learn预处理文档的基本介绍。 ：涵盖了通过scitkit-learn提供的 NMF 实现对主题模型的应用和解释。 ：关于使用主题一致性为 NMF 选择主题数量的更高级材料。 为了演示主题建模技术，一个示例数据集。 这包括 2016 年从收集的 4,551 篇新闻文章，存储在单个文本文件 (25MB) 中，每行一篇文章。 依赖关系 此代码已使用 Python 3.6-3.8 进行了测试。 核心包要求是： scikit 学习 麻木的 matplotlib 模型选择代码也依赖gensim包构建Word2Vec模型（用v4.0.1测试）。 示例数据集的

ml-恶意软件分类器 参考 Daniel Arp, Michael Spreitzenbarth, Malte Huebner, Hugo Gascon, and Konrad Rieck "Drebin: Efficient and Explainable Detection of Android Malware in Your Pocket", 21th Annual Network and Distributed System Security Symposium (NDSS), February 2014 原始文件可以在找到。 原始数据集可在找到。 用法 该代码位于code文件夹

欢迎使用GitHub 安装 sudo apt-get install python-setuptools python-numpy python-scipy python-matplotlib python-pip -y sudo pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn luminol 设置日志 您必须提供日志文件的位置才能运行此程序。 以下是任何Web服务器的日志格式 “％d-％b-％Y％T ::::％a ::::％m ::::％s ::::％B ::::％D ::::％U ::: ：％r“ ％d是日期 ％b是月份 ％Y是年份 ％

scikit-learn : Machine Learning Simplified: Implement scikit-learn into every step of the data science pipeline By 作者: Raul Garreta – Guillermo Moncecchi – Trent Hauck – Gavin Hackeling ISBN-10 书号: 1788833473 ISBN-13 书号: 9781788833479 Release 出版日期: 2017-11-10 pages 页数: (530 )