scikit-learn学习基础知识四

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scikit-learn学习基础知识四

一、简介

本文主要举一个高斯朴素贝叶斯分布的例子。

二、代码

"""
高斯朴素贝叶斯
"""


from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d"
       % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum()))
# Number of mislabeled points out of a total 150 points : 6



"""
输出:


Number of mislabeled points out of a total 150 points : 6
"""


三、scklearn总结

在机器学习中,scklearn算是比较基础的一个模块,而且,我们发现这个模块里面几乎是没有办法来进行卷积的计算的,所以,我们仅仅使用四个教程来简单的介绍一下scklearn,让大家对于scklearn模块有一个基本的感知,这样也就达到目的了,后续不会专门讲解scklearn了,主要集中在keras、pytorch、tensorflow等模块的讲解了。

以上是关于scikit-learn学习基础知识四的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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