在Python的scikit - learn（sklearn）库中，PCA（主成分分析）类提供了方便的接口来实现主成分分析算法。下面为你详细介绍如何使用sklearn中的PCA类，包括基本用法、参数设置、示例代码以及结果解释。 基本用法 skle...

K-means（K均值聚类）和KNN（K近邻算法）是机器学习中两种不同的算法，它们在多个方面存在明显区别： 算法类型 K-means：它属于无监督学习算法。无监督学习意味着在数据集中没有预先定义的标签，算法的目标是通过数据的特征将数据划分为不同...

K - 均值聚类（K - Means Clustering）是一种广泛应用的无监督学习算法，用于将数据集划分为 K 个不同的簇，每个簇内的数据点具有较高的相似性，而不同簇之间的数据点具有较大的差异性。以下从多个方面对其进行详细介绍。 算法原理 K...

train_test_split 是 sklearn.model_selection 模块里的一个函数，它的主要用途是把数据集划分为训练集和测试集。在机器学习中，为了评估模型的泛化能力，通常需要将数据集分成两部分：一部分用于训练模型（训练集），另...

make_classification 是 sklearn.datasets 模块中的一个函数，其作用是生成一个用于分类任务的合成数据集。在机器学习的实验与测试里，往往需要一些标准的数据集来评估模型的性能，而 make_classificatio...

LogisticRegression 是 scikit-learn 库中用于实现逻辑回归算法的类。逻辑回归虽然名为“回归”，但实际上是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法，尤其是二分类问题，不过也可以扩展到多分类问题。以下是关于 Logistic...

accuracy_score 是 sklearn.metrics 模块中的一个函数，在分类任务里用于计算分类器的准确率。准确率即分类正确的样本数与总样本数的比值，是衡量分类模型性能的常用指标。 计算公式 Accuracy = {TP + TN}\...

逻辑回归算法虽然主要用于二分类问题，但它被称为“回归”主要有以下原因： 从数学模型角度：逻辑回归模型本质上是基于线性回归模型进行构建的。它通过一个非线性的函数（通常是Sigmoid函数）将线性回归的结果映射到一个概率值上，从而实现对分类问题的处...

在 MSSQL 里，若要将字符串和 float 类型的数据进行拼接，因为不同数据类型无法直接拼接，所以需要先把 float 类型的数据转换为字符串类型，再进行拼接操作。以下是几种常见的实现方式： 1. 使用 CAST 函数 CAST 函数可以把 ...

在使用 Gradle 编译 Java 项目时，如果需要包含 XML 文件，可以通过配置 Gradle 的构建脚本（通常是 build.gradle 文件）来实现。 1. 默认资源目录 Gradle 默认会将 src/main/resources ...