Python中的sklearn入门介绍scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了丰富的功能和工具，用于数据挖掘和数据分析。...可以使用以下命令在命令行中安装sklearn：bashCopy codepip install -U scikit-learn确保已经安装了NumPy、SciPy和matplotlib等依赖库，如果没有安装...加载数据集在sklearn中，许多常用的数据集都可以直接从库中加载。...参数选择的难度：sklearn算法中的一些模型具有许多可调参数，选择合适的参数可能需要进行大量的试验和调整。缺乏自动化的参数选择和调整工具，可能使得参数选择过程相对复杂和繁琐。...XGBoost：XGBoost是一个梯度提升树的机器学习库，它提供了强大的集成学习功能，可以应用于回归、分类和排名等任务。相对于sklearn中的决策树算法，XGBoost在精度和性能上有所提升。
KNN介绍 基础原理没什么介绍的，可以参考我的KNN原理和实现，里面介绍了KNN的原理同时使用KNN来进行mnist分类 KNN in sklearn sklearn是这么说KNN的： The principle...接口介绍 sklearn.neighbors 主要有两个： KNeighborsClassifier（RadiusNeighborsClassifier) kNeighborsRegressor (RadiusNeighborsRefressor...： weights（各个neighbor的权重分配） metric（距离的度量） 例子 这次就不写mnist分类了，其实也很简单，官网的教程就可以说明问题了 import numpy as np import...matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import neighbors,...例子 同样是官网的例子 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors np.random.seed
Transformer从NLP领域迁移到Vision领域，要解决几个主要问题：1) 尺度问题。同样的物体在同一张图像中的尺寸会有差异；2) 图像的分辨率问题。...分辨率太大，直接用Transformer处理的计算代价太大。...Swin Transformer VS VIT 在VIT中，Transformer生成的Feature Map是单一固定分辨率，并且由于对整张图片计算Self-Attention，因此它的计算复杂度随着输入图片大小的增加而平方级增加...Layer之间类似于Pooling的Patch-Merging操作以及同层内的Local Window shift操作，使得Swin Transformer也具备类似于FPN的局部和全局的多尺度对象的建模能力...Overall Architecture Swin Transformer的网络结构如下图所示。
本文继续 大神 的 Transformer 介绍，进入第二篇 —— Transformer 中的 SA。...本文重点解决以下问题： Transformer 的作者对基础的 Self-attention 做了哪些 tricks ？...Transformer 的作者对 Self-attention 做了哪些 tricks 在 Transformer 的实现过程中，作者使用了三个 tricks。...在整个计算的过程中，大家会发现，我们使用了三次向量 v_{i} 这个文本的表示来做计算，那在 Transformer 中，就是把这几个变量参数化，使用可以学习的参数来替代，这里我们分别使用 key、...怎么用 Pytorch/Tensorflow2.0 实现在 Transfomer 中的self-attention 实现 Transformer 中的 Self-attention 过程需要 8 个步骤
一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。...二、Sklearn数据集种类 sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_ 可在线下载的数据集（Downloaded...Dataset）：sklearn.datasets.fetch_ 计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_ svmlight.../libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(...)...从买了data.org在线下载获取的数据集:sklearn.datasets.fetch_mldata(...)
关于交叉验证,我在之前的文章中已经进行了简单的介绍,而现在我们则通过几个更加详尽的例子.详细的介绍 CV %matplotlib inline import numpy as np from sklearn.model_selection...中的管道机制)变得更加契合 from sklearn import preprocessing from sklearn.pipeline import make_pipeline clf_pipline...中的CV还有cross_val_predict可用于预测,下面则是Sklearn中一个关于使用该方法进行可视化预测错误的案例 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection...,比如StratifiedShuffleSplit重复分层KFold,实现了每个K中各类别的比例与原数据集大致一致,而RepeatedStratifiedKFold 可用于在每次重复中用不同的随机化重复分层...至此基本的KFlod在Sklearn中都实现了 注意 i.i.d 数据是机器学习理论中的一个常见假设，在实践中很少成立。
分类模型的评估 回归模型的评估方法，主要有均方误差MSE，R方得分等指标，在分类模型中，我们主要应用的是准确率这个评估指标，除此之外，常用的二分类模型的模型评估指标还有召回率（Recall）、F1指标...在sklearn中，这样一个表格被命名为混淆矩阵（Confusion Matrix），所以，按照准确率的定义，可以计算出该分类模型在测试集上的准确率为： Accuracy = 80% 即，该分类模型在测试集上的准确率为...negative（PN）：预测中阴性样本总数，一般也就是预测标签为0的样本总数； 当前案例中，可以将猫猫类别作为阳性样本，也就是二分类中的1类，狗狗作为阴性数据，也就是0类样本 对于刚才的案例而言，P...精确率（Precision） 精确率的定义是：对于给定测试集的某一个类别，分类模型预测正确的比例，或者说：分类模型预测的正样本中有多少是真正的正样本，其计算公式是： 当前案例中，Precision =...当然，除了F1-Score以外我们还可以取Recall和Precision的均值(balanced accuracy，简称BA)来作为模型评估指标 sklearn 中的指标计算 from sklearn.metrics
作者：潘梓正，莫纳什大学博士生 主页：zizhengpan.github.io （最近看到有些问题[1]说为什么Transformer中的FFN一直没有很大的改进。）...Source: https://github.com/nvlabs/tiny-cuda-nn 但是这对今天的LLM和ViT来讲并不现实，最小的ViT-Tiny中，FFN也是个192 x（4x192）这种级别...tokens在前一层attention做global interaction之后，通过FFN的参数中存放着大量training过程中学习到的比较抽象的knowledge来进一步update。...FFN中的activations非低秩。过去convnet上大家又发现activations有明显的低秩特性，所以可以通过low rank做加速，如Kaiming的这篇文章[10]，如下图所示。...性能上，目前在NLP上可以做Gated MLP[11], 如Mamba[12]的block中，或者DeepMind的新结构Griffin[13]。
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具，是机器学习中的常用第三方模块。...因此，在安装sklearn之前，需要先安装其三个依赖库numpy+scipy+matplotlib，具体安装步骤如下： 1.进入官网下载相应的模块 安装地址如下https://www.lfd.uci.edu.../~gohlke/pythonlibs 网站中包含了python中所需的子库。...python同路径文件夹中 随后在conda环境中进行安装 利用cmd命令打开命令框 首先将下载好的文件放入到对应python文件夹中，查找可以使用where python 打开文件夹，将下载好的文件复制到该目录的...中之前就已经装了matplotlib，因此这里没有进行重复安装。
，Transformer是以字作为输入，将字进行字嵌入之后，再与位置嵌入进行相加（不是拼接，就是单纯的对应位置上的数值进行加和） ?...这样做的问题在于，假设在较短文本中任意两个字位置编码的差为0.0333，同时在某一个较长文本中也有两个字的位置编码的差是0.0333。...假设较短文本总共30个字，那么较短文本中的这两个字其实是相邻的；假设较长文本总共90个字，那么较长文本中这两个字中间实际上隔了两个字。...其次，这种嵌入方式没有集成到模型中，相反，这个向量是用来给句子中的每个字提供位置信息的，换句话说，我们通过注入每个字位置信息的方式，增强了模型的输入（其实说白了就是将位置嵌入和字嵌入相加，然后作为输入）...参考文献 Transformer Architecture: The Positional Encoding 如何理解Transformer论文中的Positional Encoding，和三角函数有什么关系
安全性：通过确保使用相同的样本来训练转换器和预测器，Pipeline有助于避免在交叉验证中将测试数据的统计信息泄漏到经过训练的模型中。...Pipeline是使用 （key，value） 对的列表构建的，其中key是包含要提供此步骤名称的字符串，而value是一个估计器对象： from sklearn.pipeline import Pipeline...from sklearn.svm import SVC from sklearn.decomposition import PCA estimators = [('reduce_dim', PCA()...而是将其名称自动设置为其类型的小写字母： from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB...总结 到此这篇关于python中sklearn的pipeline模块的文章就介绍到这了,更多相关python pipeline模块内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
from sklearn.decomposition import PCA PCA 主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理...sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数： n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数...explained_variance_ratio_：返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。 n_components_：返回所保留的成分个数n。...拓展：fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。...实例： import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -
生活中我们找别人询问买东西、到多个医院问诊询问意见，这些其实都是集成学习。 在机器学习中，我们可以对KNN、逻辑回归、SVM、决策树、神经网络等预测的结果进行投票，少数服从多数最终决定预测结果。...在sklearn中提供了一个Voting Classifier的方法进行投票。这是属于集成学习的一种。Voting Classifier分为Hard和Soft两种方式。 1....我们构造如下数据： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets X, y = datasets.make_moons...Hard Voting实现： from sklearn.ensemble import VotingClassifier voting_clf = VotingClassifier(estimators...Soft Voting Classifier 其实对于一种方法一票，少数服从多数的方法有时候是不合理的，更合理的方法应该是有权值的。类似于唱歌比赛的投票，专业评审的分值会高，普通观众的分值更低。
摘要：用 Python 一步步写出 Sklearn 中的 kNN 封装算法。...Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法 虽然调用 Sklearn 库算法，简单的几行代码就能解决问题，感觉很爽，但其实我们时处于黑箱中的，Sklearn 背后干了些什么我们其实不明白。...先来回顾昨天 Sklearn 中 kNN 算法的 5 行代码： 1from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 2kNN_classifier...但在上面的 Sklearn 中为什么这里还 fit 拟合这一步操作呢，实际上是可以不用的，不过 Sklearn 的接口很整齐统一，所以为了跟多数算法保持一致把训练集当成模型。...到这里，我们就按照 Sklearn 算法封装方式写出了 kNN 算法，不过 Sklearn 中的 kNN 算法要比这复杂地多，因为 kNN 算法还有很多要考虑的，比如处理 kNN 算法的一个缺点：计算耗时
而1.2版中一个重要的更新就是把加入了NLP领域中炙手可热的Transformer模型，这里记录一下PyTorch中Transformer模型的用法（代码写于1.2版本，没有在1.3/1.4版本测试）。...搭建模型的时候不一定都会用到， 比如fastai中的Transformer模型就只用到了encoder部分，没有用到decoder。...在本文中介绍的是参考Transformer原始论文实现的Sequence2sequence形式的Transformer模型。 2....，据说在有些任务中，效果与有参数的接近。...因为nn.Embedding中包含了一个可以按索引取向量的权重矩阵weight。
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，这次先不翻译优质的文章了，这次我们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩还是先强调一下我的开发环境是..., Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 sklearn中的数据预处理和特征工程 sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，虽然刚接触...从这里开始，我们就使用这个数据给大家作为例子，让大家慢慢熟悉sklearn中数据预处理的各种方式。...(-1,1) #类为特征专用，所以不能使用一维数组 transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X) transformer..."quantile"：表示等位分箱，即每个特征中的每个箱内的样本数量都相同 "kmeans"：表示按聚类分箱，每个箱中的值到最近的一维k均值聚类的簇心得距离都相同 from sklearn.preprocessing
1 前言 在使用sklearn处理数据的时候，会经常看到fit_tranform()，但是偶尔也会遇到fit()和transform()函数，不太明白怎么使用，于是查询资料整理一下。...2 理解 fit：原义指的是安装、使适合的意思，其实有点train的含义但是和train不同的是，它并不是一个训练的过程，而是一个适配的过程，过程都是定死的，最后只是得到了一个统一的转换的规则模型。...transform：是将数据进行转换，比如数据的归一化和标准化，将测试数据按照训练数据同样的模型进行转换，得到特征向量。...fit_transform：可以看做是fit和transform的结合，如果训练阶段使用fit_transform，则在测试阶段只需要对测试样本进行transform就行了。...下面来看一下这两个函数的API以及参数含义： 1、fit_transform()函数 官网API
Transformer.jpeg Transformer 用途 Transformer，顾名思义是转换器的意思。...早在 RxJava1.x 版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer，在2.x版本中变成了ObservableTransformer...其实，在大名鼎鼎的图片加载框架 Glide 以及 Picasso 中也有类似的transform概念，能够将图形进行变换。...跟compose操作符相结合 compose操作于整个数据流中，能够从数据流中得到原始的Observable/Flowable.......... } 如果你想在RxJava的链式调用中也使用缓存，还可以考虑使用transformer的方式，下面我写了一个简单的方法 /** * Created by Tony Shen on
学习TF-IDF原理的时候，采用了很长的时间去写原生的代码，但是在进入之后的学习中，当学习到了原理之后，还要再去写原生代码就与Python的理念背道而驰了。...于是乎，框架便是出现了，今天使用的是sklearn框架，是一个较为简单的机器学习框架。...简介如下 sklearn (scikit-learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和...sklearn的安装。...; sklearn.show_versions()" 我的输出如下 System: python: 3.8.8 (default, Feb 24 2021, 15:54:32) [MSC v.1928
虽然有很多的机器学习方法，但从投票角度来看仍然不够多。所以需要创建更多的子模型，并且子模型之间不能一致，必须要有差异。 如何创造这种差异性呢？可以每个子模型只看一部分的数据。...比如一共有五百个数据，每个子模型只看其中的100个数据。 假设每个子模型有51%的准确率； 假如我们只有一个子模型，那么整体准确率为：51%； 假如我们有三个子模型，那么整体准确率为： ?...假如子模型的准确度更高一点，能达到60%： 并且有251个子模型预测对结果（251个），那么整体准确率为： ? 在取样中，有放回取样和不放回取样两种方式。...Bagging在实际应用中更常见。...sklearn中的使用： from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
