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人工智能入门：Python实现机器学习

flare_zhao 算法工程师
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难度初级
时长 2小时48分
学习人数
综合评分9.77
32人评价 查看评价
9.9 内容实用
9.6 简洁易懂
9.8 逻辑清晰
全部 评论 问答 未解决 精华

引入matplotlib之后 没有显示图片

最新回答 / 卡皮巴拉_jpySV1
import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.plot(k_range,score_train)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.show()这样应该就行了
1 回答 14 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2025-01-06

关于fira字体问题

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 8 浏览 2-1 数据预处理：iris数据介绍、数据加载、数据展示、维度确认
2024-12-14

numpy安装版本有问题

最新回答 / 慕移动9123849
已解决
1 回答 238 浏览 1-3 开发环境部署
2024-09-28

from sklearn.metrics import accuracy_score

最新回答 / qq_星星_77
from sklearn.metrics import accuracy_score
1 回答 60 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2024-09-23

为什么我分离后的模型，添加新数据后的准确率更高了？

最新回答 / zhuangbility_boy
逆天啊
1 回答 152 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2024-03-03

为什么我的新建环境没有新建python的功能，root环境可以

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 159 浏览 1-3 开发环境部署
2023-12-22

在2-4的课程中自带函数分离训练数据集和测试数据集的划分标准是什么呢？原数据集中的哪些样本数据会划分到训练数据集、哪些样本数据会划分到测试数据集呢？

最新回答 / haoyupei
随机分配合理。
1 回答 160 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2023-11-06

pandas用的是哪个版本的

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 264 浏览 2-6 模型评估：逻辑回归、混淆矩阵、召回率、F1分数（2）
2023-09-13

logreg.fit(X_train,y_train) 报错了，这个是什么原因

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 246 浏览 2-6 模型评估：逻辑回归、混淆矩阵、召回率、F1分数（2）
2023-05-26

代码报错X = pima[feature_names]，是咋回事

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 256 浏览 2-6 模型评估：逻辑回归、混淆矩阵、召回率、F1分数（2）
2023-05-11

浏览器打开这个网址没反应：http://localhost:8891/notebooks/Untitled6.ipynb?kernel_name=python3，怎么解决？

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 307 浏览 1-3 开发环境部署
2022-12-29

一个小问题

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 280 浏览 2-1 数据预处理：iris数据介绍、数据加载、数据展示、维度确认
2022-09-29

k_score数值

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 391 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2022-06-29

数据集下不了，怎么办？

最赞回答 / weixin_慕哥4178428
终于找到了，为了方便学习，网盘共享：链接：https://pan.baidu.com/s/1EvpLWDOiQdMxb93Hs-sZAw 提取码：5pee
1 回答 422 浏览 2-6 模型评估：逻辑回归、混淆矩阵、召回率、F1分数（2）
2022-04-24

请问我这里出现语法错误是怎么回事？

最新回答 / 燚燚生辉
from，单词拼错了
2 回答 585 浏览 2-1 数据预处理：iris数据介绍、数据加载、数据展示、维度确认
2021-12-20
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课程须知
学员有一定的计算机编程基础，无需机器学习基础，手把手体验机器学习
老师告诉你能学到什么？
1.了解AI是什么及其主流算法，机器学习与AI的关系 2.熟练scikit-learn工具包：熟悉环境配置安装、基本语法、数据操作 3.掌握完成机器学习任务的能力：数据预处理、模型加载、训练及预测 4.运用不同的机器学习模型、评估模型表现：K-近邻(KNN)算法、逻辑回归；混淆矩阵

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