我可以用特定的数据集替换'make_blobs‘吗？

可以，make_blobs是一个用于生成随机数据集的函数，可以用于聚类分析、数据可视化等任务。如果你有特定的数据集，可以使用该数据集替换make_blobs函数生成的随机数据集。你可以将你的数据集存储为一个numpy数组，然后在代码中使用该数组代替make_blobs函数生成的数据集。

使用特定的数据集替换make_blobs函数的优势是可以更好地模拟真实场景中的数据。而make_blobs生成的数据集是随机生成的，可能无法完全符合你的需求。

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sklearn提供的自带的数据集(make_blobs)

乳腺癌数据集load-barest-cancer（）：简单经典的用于二分类任务的数据集糖尿病数据集：load-diabetes（）：经典的用于回归认为的数据集，值得注意的是，这10个特征中的每个特征都已经被处理成...0均值，方差归一化的特征值，波士顿房价数据集：load-boston（）：经典的用于回归任务的数据集体能训练数据集：load-linnerud（）：经典的用于多变量回归任务的数据集，其内部包含两个小数据集...2个图片 load_sample_image(image_name) 导入单个图片，返回numpy数组，用于加载外部图片 ②生成数据集生成数据集：可以用来分类任务，可以用来回归任务，可以用来聚类任务...，用于流形学习的，用于因子分解任务的用于分类任务和聚类任务的：这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合 make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集 make_classification...单标签 make_blobs 产生多类数据集，对每个类的中心和标准差有很好的控制输入参数： sklearn.datasets.samples_generator.make_blobs(n_samples

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米老鼠版权到期，可以用在我的游戏里吗？

导语｜本文以著名卡通角色米老鼠为例，分析著作权到期作品的可使用范围及可能受到的使用限制，并提供实用的避坑建议。...最初的米老鼠形诞生于1928年的美国，在迪士尼公司发行的《Plane Crazy》默片中首次亮相，并通过同年发行的《Steamboat Willie》名声大噪，成为家喻户晓的“大明星”，多年来为迪士尼公司创造了难以计数的商业成绩...（迪士尼公司使用米老鼠形象在我国注册的第9类商标） (4) 反不正当竞争法限制我国反不正当竞争法第六条规定：“经营者不得实施下列混淆行为，引人误认为是他人商品或者与他人存在特定联系：（一）擅自使用与他人有一定影响的商品名称...网站名称、网页等；（四）其他足以引人误认为是他人商品或者与他人存在特定联系的混淆行为。”...因此，即使公域米老鼠的著作权已经到期，第三方在使用的过程中，也要审慎考虑：使用方式是否有可能，使得公众误以为相关商品或服务，是由迪士尼公司提供，或该第三方与迪士尼公司存在合作或特定联系，避免构成混淆、虚假宣传或违反诚实信用原则等违法行为

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【无人机数据集】开源 | 可以用于目标检测的无人机数据集

但是在现有的带有目标标注的可视化的空中数据集中，无人机仅仅被用作飞行摄像机，丢弃了关于飞行的相关数据类型(例如，时间、位置、内部传感器)。...在本文中，提出了一个多用途空中数据集(AU-AIR)，它具有多模态传感器数据，即视觉、时间、位置、海拔、IMU、速度等，这些数据采集于真实的外环境中。...AU-AIR数据集包含原始数据，可用于从录制的RGB视频中提取帧。此外，在目标检测任务的背景下，我们强调了自然图像和航摄图像之间的差异。...我们在AU-AIR数据集上对可移动物体探测器(包括YOLOv3-Tiny和MobileNetv2-SSDLite)进行训练和测试，使其用于无人机的机载计算机进行实时物体检测。...由于本文的数据集记录的数据类型具有多样性，有助于填补计算机视觉和机器人学之间的差距。下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?

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【玩转 EdgeOne】我的个人酷炫3D博客可以用EO加速吗？

浏览器在得到最佳节点的 IP 地址以后，向 CDN 节点发出访问请求。如果该 IP 地址对应的节点已缓存该资源，节点将数据直接返回给用户，如图中步骤 7 和 8，请求结束。...配置缓存策略的操作方法，请参见缓存配置。 4.什么样的网站适合用 CDN？我有一个微信小程序，可以用 CDN 加速吗？我有一个分享图片的个人摄影作品网站，可以用 CDN 加速吗？？...我有一个...... 可以用 CDN 加速吗？？？想要知道一个网站或者 APP 或者小程序能不能用 CDN 加速？首先，要明白我们网站内容是什么类型。...动态内容：每次访问得到的都是不同的文件，例如：网站中的文件（asp、jsp、php、perl、cgi）、API 接口、数据库交互请求等。...5.下一步后会推荐你一些配置，需要根据自己的情况进行配置，我是加速博客所以选择了第一个。

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如何使用scikit-learn机器学习库做预测

scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。...本文分以下三点内容：针对特定的预测如何选择合适的模型什么是分类预测什么是回归预测废话少说，让我们开始吧！一、选择模型模型选择是机器学习的第一步。...你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集，并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。...# 生成数据集，有100个实列即100行，目标类别有2个:(0,1) X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state...下面代码用的最常见的LinearRegression线性回归预测模型，当然你也可以用其它所有回归模型来实践它。

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在深度学习中使用Bagging集成模型

集成是一种机器学习概念，使用相同的学习算法训练多个模型。Bagging是一种减少预测方差的方法，通过使用重复组合生成多组原始数据，从数据集生成额外的训练数据。...仅当return_centers=True时返回 ndarray(n_centers, n_features) 一般的训练流程创建2d分类数据集 X, y = make_blobs(n_samples...在Bagging法中，训练集中的随机数据样本是用替换法选择的——这意味着单个数据点可以被选择不止一次。...虽然它通常应用于决策树方法，但它可以用于任何类型的方法。Bagging是模型平均法的一种特殊情况。 Bootstrapping 使用带有替换的随机抽样的测试或度量，并且属于更广泛的重抽样方法类别。...让我们创建额外的数据集 dataX, datay = make_blobs(n_samples=55000, centers=5, n_features=2, cluster_std=2, random_state

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我是不会运行你的代码吗？不，我是不会导入自己的数据!

简单省事、便携可重复；这是内置数据的优势之一；内置数据模式清晰，通常可以获得较好的结果；这是内置数据的优势之二；别人用这个，我也用这个，这是一个偷懒的做法。每个人常识不同。...我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是：对不会读入数据的人不友好；不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...查看数据的结构，了解数据的构成既然教程提供了测试数据集，不妨仔细看看测试数据集的特征，没准就找着规律了。我们以前面文章提到的dune数据集为例，查看下其结构特征。...注：如果对数据还有疑虑，建议谷歌下数据。常见内置数据集都会有文章描述其信息，可用于佐证你的判断。...这里涉及到另外一个经常会被问起的问题：我这一步操作需要提供原始数据，还是标准化之后的数据？绝大多数情况下，我们需要提供的都是标准化之后的在不同样品之间可比的数据。

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Google开源ToTTo数据集，你的模型还「撑」得住吗？

该数据集不仅提供了一个可以受控的句子生成任务，还提供了一个基于迭代语句修订的数据注释过程。...然而，现有的大规模结构化数据集往往有噪声(即引用的句子不能从表格数据中完全推断出来)，这使得研究人员在模型开发中对「幻觉」的测量并不可靠。...）中，研究人员提出了一个开放域的表到文本生成数据集。...该数据集是由一种新的注释过程（通过句子修改）以及一个可用于评估模型「幻觉」的受控文本生成任务生成的。在接下来的介绍中，我们将「表到文本」称为ToTTo。...一个方面来说，许多像Wikibio和RotoWire这样的数据集，会将自然产生的文本启发式地与表配对，然而，这是一个「嘈杂」的过程，因为在这个过程中，我们很难弄清楚「幻觉」主要是由数据噪声还是模型缺陷引起的

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简单几步，教你使用scikit-learn做分类和回归预测

前言 scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。...分以下三点内容：针对特定的预测如何选择合适的模型什么是分类预测什么是回归预测废话不多说，让我们开始吧！一、选择模型模型选择是机器学习的第一步。...你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集，并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。还要判断该问题是分类问题还是回归问题。...# 生成数据集，有100个实列即100行，目标类别有2个:(0,1) X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state...下面代码用的最常见的LinearRegression线性回归预测模型，当然你也可以用其它所有回归模型来实践它。

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如何使用scikit-learn在Python中生成测试数据集

测试数据集是一个微型的手工数据集，你可以用它来测试机器学习算法或者工具。测试数据集的数据具有定义良好的属性，例如其中的线性或者非线性数据，你可用它们探索特定的算法行为。...测试数据集是一个很小的设计模块，你可以用它来测试和调试你的算法，也可以用来测试工具是否良好。它还有助于理解算法中相应超参数变化（超参数：根据经验确定的变量）的行为。...它们可以很容易地被放大我建议你在刚开始使用新的机器学习算法或者开发新的测试工具的时候用测试数据集来调试。...# 生成2d分类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2) 完整代码如下所示： from sklearn.datasets.samples_generator...import make_blobs from matplotlib import pyplot from pandas import DataFrame # 生成2d分类数据集 X, y = make_blobs

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ICCV2023 基准测试：MS-COCO数据集的可靠吗？

ICCV2023 基准测试：MS-COCO数据集的可靠吗？论文标题：Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?...图2 除了聚集的实例外，其他对象的大小分布数据集 Sama-COCO数据集是对现有MS-COCO数据集的重新标注工作，由一组专业的标注员完成。...这可以通过将一个数据集的验证标注作为源，另一个数据集的验证标注作为目标来理论上验证。即使我们在另一个数据集上是完美的预测者，我们也会受到错过的实例、边界变形和细微差异的影响。...还值得注意的是，一些最先进的检测算法的性能优于我们的结果。这很有趣，因为框标注应该与多边形的变化相对一致。这意味着网络可能会过拟合训练数据集中可能无法在另一个数据集中复现的特定信息类型。...虽然Sama-COCO并不完全避免所有的标注错误，但它确实提供了一组高质量的标注，可以用于更好地探索标签噪声领域和对精确多边形很重要的应用。

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A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧...，我们可以发现两个决策边界是有一定差异的（可以对比两者在X,Y轴上的截距），这说明这两个不同在相同数据集上找到的判别线是不同的，而这不同的原因其实是由于两者选择的最优目标是不一致的。...为了判断好坏，我们需要引入一个准则：好的分类器不仅仅是能够很好的分开已有的数据集，还能对未知数据集进行两个的划分。...最大间隔刻画着当前分类器与数据集的边界，以这两个分类器为例： # 画散点图 X, y = make_blobs(n_samples=60, centers=2, random_state=0, cluster_std...支持向量机为我们提供了在众多可能的分类器之间进行选择的原则，从而确保对未知数据集具有更高的泛化性。

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单细胞亚群的标记基因可以迁移在不同数据集吗

首先处理GSE162610数据集可以看到在多个分组样品里面，巨噬细胞和小胶质细胞都蛮清晰的界限：巨噬细胞和小胶质细胞都蛮清晰的界限不知道为什么我自己的处理后巨噬细胞和小胶质细胞的界限并没有作者文章给出来的图表那样的足够清晰...，可能是我并没有去看作者的数据分析流程，仅仅是按照我自己的代码走了一遍。...降维聚类分群后，很容易根据文献里面的标记基因给出来各个亚群的生物学名字，然后对不同亚群，可以找这个数据集里面的特异性的各个亚群高表达量基因作为其标记基因：特异性的各个亚群高表达量基因接下来我就在思考...，这样的实验设计在非常多的单细胞数据集都可以看到，因为在小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病的首选。...对GSE182803数据集进行同样的处理可以看到： image-20220102164343172的降维聚类分群这个数据集里面的巨噬细胞和小胶质细胞也是很清晰的界限。

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手把手教你用Python库Keras做预测（附代码）

本文将教你如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。...但是很多初学者不知道该怎样做好这一点，我经常能看到下面这样的问题： “我应该如何用Keras对我的模型作出预测？”...from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from numpy import array # 生成一个二分类数据集 X, y = make_blobs...from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 生成二分类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2...这个函数可以用于单独实例的预测，前提是它们包装成适当的格式。

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【机器学习】K-means聚类的最优k值的选取（含代码示例）

本文将探讨如何选取最优的K值，以确保K-means聚类算法能够揭示数据中的潜在模式。 K-means聚类算法通过迭代过程将数据集划分为K个簇。每个簇由一个质心（即簇内所有点的均值点）表示。...from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 X, _ = make_blobs(...因此，Gap统计量计算了实际数据集的WCSS与随机数据集WCSS的期望值之间的差异。...(gaps) + 2 # 加2是因为K_range从2开始 print(f"Optimal number of clusters (K): {optimal_K}") 四、交叉验证方法交叉验证聚类的基本思想是将数据集分成多个部分...交叉验证聚类没有特定的公式，但通常包括以下步骤： 1、将数据集分成K个子集。 2、对于每个子集，执行以下操作：在剩余的K-1个子集上训练K-means聚类模型。

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fibroblasts和smooth muscle cells在你的单细胞数据集差异明显吗

我们做肿瘤研究的单细胞数据，一般来说会选择初步很粗狂的定义大的细胞亚群，比如我常用的第一次分群是通用规则是： immune (CD45+,PTPRC), epithelial/cancer (EpCAM...但是，在真实单细胞数据分析里面，你会惊讶的发现，stromal 里面并不是只有fibo 和endo哦，还可以有smooth muscle cells和percite这两个细胞亚群。...the Mouse Heart》，它的数据在 E-MTAB-6173 ，可以下载后进行深度分析！...可以看到，是大量参考文献，拿到了常见的单细胞亚群的标记基因，所以有如下所示的常规细胞亚群： ? 可以看到各个细胞亚群的非常特异的基因，如下所示的展示： ?...这样的展示方式算是比较常规的啦，属于以前我们做的投票：可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，下面的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了： VlnPlot(pbmc, features = c("MS4A1

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《我的PaddlePaddle学习之路》笔记四——自定义图像数据集的识别

0.11.0、Python 2.7 数据集介绍 ---- 如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中...VGG神经网络,跟上一篇文章用到的VGG又有一点不同,这里可以看到conv_with_batchnorm=False，我是把BN关闭了，这是因为启用BN层的同时，也会使用Dropout层，因为数据集比较小...如果数据集大的话，就可以不用这样处理。...训练数据:这次的训练数据是我们自定义的数据集....,在每个pass之后保存一下参数和测试一下测试数据集的预测准确率.

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教程 | 如何在Python中用scikit-learn生成测试数据集

选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者：Jason Brownlee 机器之心编译参与：程耀彤、李泽南测试数据集是小型的专用数据集，它可以让你测试一个机器学习算法或测试工具。...数据集中的数据有完整的定义（例如线性或非线性）使你可以探索特定的算法行为。scikit-learn Python 库提供一套函数，用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。...测试数据集是小型设计问题，它能让你测试、调试算法和测试工具。它们对于更好地理解算法响应超参数变化的行为方面也很有用。下面是测试数据集的一些理想特性：它们可以快速、容易地生成。...我建议在开始一个新的机器学习算法或开发一个新的测试工具时使用测试数据集。scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 库，它提供了生成一组测试问题的函数。...注意，考虑到问题生成器的随机特性，你的特定数据集和结果图会有所不同。这是一个特点，而不是一个错误。 ? Blobs 测试分类问题的散点图我们将会在下面的例子中使用相同的示例结构。

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机器学习中最常见的四种分类模型

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。作者：Jason Brownlee 翻译：候博学前言机器学习是一个从训练集中学习出算法的研究领域。...从建模的角度来看，分类需要训练数据集，其中包含许多可供学习的输入和输出数据。模型将使用训练数据集，并计算如何将输入数据样本更加准确地映射到特定的类别标签。...接下来，让我们仔细看一下数据集，通过实践和思考来训练出对二分类问题的直觉。我们可以使用make_blobs（）函数[4]生成一个合成的二分类数据集。...对于分类，这意味着模型可以预测样本属于每个类别标签的概率。许多用于二分类的算法也可以用于解决多分类问题。...我们可以使用make_blobs（）函数[6]生成一个综合的多类分类数据集。下面的代码表示生成一个数据集，其中包含1,000个示例，这些示例属于三个类之一，每个类别具有两个输入特征。

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《我的PaddlePaddle学习之路》笔记九——使用VOC数据集的实现目标检测

VOC数据集 ---- VOC数据集介绍 PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试，提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。...这些类别在data/label_list文件中都有列出来，但这个文件中多了一个类别，就是背景（background）下载VOC数据集可以通过以下命令下载数据集 # 切换到项目的数据目录 cd data...http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar 解压数据集下载完成之后，要解压数据集到当前目录...数据预处理 ---- 在之前的文章中可以知道，训练和测试的数据都是一个reader数据格式，所以我们要对我们的VOC数据集做一些处理。...我的PaddlePaddle学习之路》笔记八——场景文字识别下一章：《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十——自定义图像数据集实现目标检测项目代码 ---- GitHub地址:https:/

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