UCI甲状腺分类-​​Python，Keras，scikit-learn，ANN 该项目是针对UCI-甲状腺疾病数据集上的分类问题而创建的。 它使用ANN进行预测。 预测类为： 1-甲状腺功能亢进 2次普通 3-普通 数据集 UCI资料库中的甲状腺疾病。 框架/库 凯拉斯 scikit学习 入门 这些说明将使您简要了解如何设置环境并在本地计算机上运行以进行开发和测试。 先决条件 python3.5或更高版本 凯拉斯 scikit学习 麻木 大熊猫 设置和运行测试 运行python -V检查安装 安装所有必需的库。 从终端执行以下命令以运行测试： python main.py 注意：

Scikit-learn使用手册中文版

spacv ：Python中的空间交叉验证 spacv是一个小型Python 3（3.6及更高版本）软件包，用于模型的交叉验证，该模型评估对具有空间依赖性的数据集的泛化性能。 spacv提供了一个类似spacv的熟悉的API，公开了一套适用于基于点的空间预测任务的工具。 有关用法，请参阅笔记本spacv_guide.ipynb 。 依存关系 numpy matplotlib pandas geopandas shapely scikit-learn scipy 安装及使用 要安装，请使用pip： $ pip install spacv 然后使用sklearn构建快速的空间交叉验证

资料内容包括整理的相关机器学习理论资料和实践案例，以及示例代码，还包括数据挖掘和模式识别的相关资料，另外是一些机器学习的笔记资料。

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :

机器学习的作者身份归属 具有随机森林和TFIDF分数的作者身份归因 该存储库包含博客文章《 代码。 它使用随机森林模型以及TFIDF分数作为特征，在n个作者之间执行作者身份分类。 文件说明 路径 描述 作者属性 主文件夹。 └sample_data 包含作者数据的文件夹。 ├authors_folders 每个作者一个文件夹。 ├authors_article_0.txt 作者的第一篇文章。 ├authors_article_1.txt 第二篇。 ├... authors_article_n.txt ...上一篇文章。 ├attribution_model.py 作者

人脸识别 使用Scikit-learn和OpenCV简单人脸识别系统 使用pip安装依赖项 点安装scikit学习 pip安装imutils 点安装numpy pip安装opencv-python 使用以下命令运行面部识别系统 python extract_embeddings.py python train_model.py pythonogni.py -i images / image.jpg

糖尿病预测：使用Cima决策树算法和K-最近模型，根据患者的实验室测试结果变量（例如葡萄糖，血压等​​），使用Pima Indians糖尿病数据集来预测患者是否患有糖尿病。 Python-Scikit学习，SciPy，熊猫，MatPlotLib

Scikit-learn 使用手册中文版 有监督学习 广义线性模型 11.广义线性模型 英文原文 以下介绍的方法均是用于求解回归问题,其目标值预计是输入变量的一个线性组合。写成数 学语言为:假设!是预测值,则有 y(,x)=0+u1x1+.p 在本节中’称向量=(1,…,n)为ce-·、%ma%W%nma%为 intercept 若要将通用的线性模型用于分类问题,可参见 Logistic回归 1.11普通最小二乘法 Linear使用系数=(1,…,mp)拟合一个线性模型。拟合的目标是要将线性 逼近预測值(XU)和数据集中观察到的值(y)两者之差的平方和尽量降到最小。写成数学 公式即是要解决以下形式的问题 IXw-yl2 广义线性模型 LinearRegression的fit方法接受数组Ⅹ和y作为输入’将线性模型的乐数ω存在成员变

mstar_with_machine_learning 先决条件 该存储库使用python 3.6和scikit-learn API给出了带有机器学习的公共MSTAR数据集上的SAR ATR的示例。 建议直接安装Anaconda 3，它提供了numpy，matplotlib和scipy等常见软件包以及scikit-learn。 说明 该示例支持大多数机器学习方法的实现，包括逻辑回归，神经网络，支持向量机等。 为了减少计算量，它使用主成分分析来减少特征。 数据处理和模型声明分别在data.py和model.py中定义。 当然，您可以添加您自己的操作。