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人工智能入門:Python實現機器學習

難度初級
時長 2小時48分
學習人數
綜合評分9.77
32人評價 查看評價
9.9 內容實用
9.6 簡潔易懂
9.8 邏輯清晰

最新回答 / xfcy_曉風殘月
Q1:sklearn? 文件夾在哪里?A1:如果你是依賴Anaconda裝的,在Anaconda的根目錄的pkgs下面Q2:數據datasets在哪里???A2:```
iris_data?=?load_iris()
iris_data.filename
```即可查看Q3:judernotebook 里的文件夾...

最新回答 / 名偵探之江戶川躺平
精確度,錯誤率(兩者相反)召回率,特異度 (正負樣本預測正確的比例)精確度(預測結果為正有樣本中,預測正確的比例)F1分數可以看到基本都是關注 預測正確的情況。

最新回答 / qq_風行天下_7
mean算的就是平均值, 只有0和1的時候和剛好就是所有1加起來,分母是列表的個數如果不是0 1組合肯定就不能這么算了

最新回答 / Night_Wind
你需要把
iris?=?datasets.load_iris()
x?=?iris.data
y?=?iris.target
寫在
from?sklearn.neighbors?import?KNeighborsClassifier
后面,然后才可以出現結果

最贊回答 / 倚燈Eden
后面的參數可以自己補齊的,至于和老師的不一樣,我懷疑是python版本不同的問題

最新回答 / 慕瓜6048889
因為Jupyter是嵌入在你的默認瀏覽器里的,所以建議你檢查默認瀏覽器 或重啟瀏覽器看看
課程須知
學員有一定的計算機編程基礎,無需機器學習基礎,手把手體驗機器學習
老師告訴你能學到什么?
1.了解AI是什么及其主流算法,機器學習與AI的關系 2.熟練scikit-learn工具包:熟悉環境配置安裝、基本語法、數據操作 3.掌握完成機器學習任務的能力:數據預處理、模型加載、訓練及預測 4.運用不同的機器學習模型、評估模型表現:K-近鄰(KNN)算法、邏輯回歸;混淆矩陣

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