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人工智能入門:Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)

難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí)48分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.77
32人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.9 內(nèi)容實(shí)用
9.6 簡(jiǎn)潔易懂
9.8 邏輯清晰

最新回答 / ___Cc
accuracy_score(y_train,y_test_pred)
這樣你在比對(duì)的時(shí)候,y_train是取的訓(xùn)練集中的label,y_test_pred是預(yù)測(cè)的測(cè)試集的label,兩個(gè)維度不同當(dāng)然不能比對(duì)

最贊回答 / qq_冷山_1
好像這樣的話就看你的策略了,看你是選擇距離較遠(yuǎn)的那個(gè)還是距離較近的那個(gè)。不過(guò)一般會(huì)避免取到偶數(shù),來(lái)避免陷入half-half困境,也就是你說(shuō)的情況。

最新回答 / flare_zhao
選擇markdown模式,然后輸入圖片路徑即可(images/07_cross_validation_diagram.png)。老師的實(shí)戰(zhàn)課程已經(jīng)上線,希望得到你的支持。
https://coding.imooc.com/class/418.html

最新回答 / flare_zhao
老師的實(shí)戰(zhàn)課程已經(jīng)上線,希望得到你的支持。https://coding.imooc.com/class/418.html???芍苯油ㄟ^(guò)慕課網(wǎng)給老師發(fā)信息,謝謝

最新回答 / SophistCedar
jupyter是直接裝在anaconda里的,是一個(gè)基于網(wǎng)頁(yè)的用于交互計(jì)算的應(yīng)用程序,不在sklearn虛擬環(huán)境中安裝;你建立了一個(gè)sklearn虛擬環(huán)境,這個(gè)是用作裝一些軟件包的,比方說(shuō)numpy,pandas,scikit-learn之類的別人開發(fā)好的軟件包。

最新回答 / qq_hibernseasar_0
我也不動(dòng),卡在那里,用PyCharm吧 編輯器無(wú)所謂的。

最贊回答 / weixin_慕沐9423048
我在sklearn環(huán)境下安裝jupyter老是報(bào)錯(cuò),重裝了Anaconda也不行,怎么回事啊,謝謝解答

最新回答 / qq_慕少1103370
法術(shù)迸發(fā)盡快哈時(shí)間很多附加

最新回答 / 謝思陽(yáng)
macos升級(jí)到catalina以后會(huì)使用zsh作為默認(rèn)的shell而不是以前的bash,所以anaconda以前默認(rèn)安裝的根目錄不被允許了,就會(huì)出現(xiàn)你的這個(gè)截圖里的情況。如何解決可以參考anaconda的官網(wǎng)文檔:https://www.anaconda.com/how-to-restore-anaconda-after-macos-catalina-update/如果anaconda還不能啟動(dòng)terminal,你也可以直接從外部啟用zsh,效果是一樣的?;蛘吣阋部梢杂迷诰€版本的jupyterlab或谷...

最新回答 / flare_zhao
y_test是源數(shù)據(jù)的格式。y_pred是模型輸出的,有可能類型不同,可以通過(guò)類型轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)一樣。老師的實(shí)戰(zhàn)課程已經(jīng)上線,希望得到你的支持。https://coding.imooc.com/class/418.html

最新回答 / flare_zhao
老師的實(shí)戰(zhàn)課程已經(jīng)上線,希望得到你的支持。https://coding.imooc.com/class/418.html?
課程須知
學(xué)員有一定的計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ),無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),手把手體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1.了解AI是什么及其主流算法,機(jī)器學(xué)習(xí)與AI的關(guān)系 2.熟練scikit-learn工具包:熟悉環(huán)境配置安裝、基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)操作 3.掌握完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的能力:數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型加載、訓(xùn)練及預(yù)測(cè) 4.運(yùn)用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、評(píng)估模型表現(xiàn):K-近鄰(KNN)算法、邏輯回歸;混淆矩陣

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