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Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。...Dataset）：sklearn.datasets.fetch_ 计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_ svmlight.../libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(...)...三、Sklearn数据集 1.有关数据集的工具类 clearn_data_home 清空指定目录 get_data_home 获取sklearn数据根目录 load_files 加载类目数据 dump_svmlight_file...转化文件格式为svmlight/libsvm load_svmlight_file 加载文件并进行格式转换 load_svmlight_files 加载文件并进行格式转换 2.有关文本分类聚类数据集

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dataset数据集有哪些_数据集类型

样本图片 svmlight或libsvm格式的数据从openml.org下载的数据从外部加载的数据用的比较多的就是1和3，这里进行主要介绍，其他的会进行简单介绍，但是不建议使用...或libsvm格式的数据可以加载svmlight / libsvm格式的数据集。...from sklearn.datasets import load_svmlight_file,load_svmlight_files # 加载单个文件 X_train, y_train = load_svmlight_file...("/path/to/train_dataset.txt") # 加载多个文件 X_train, y_train, X_test, y_test = load_svmlight_files(("/path.../to/train_dataset.txt", "/path/to/test_dataset.txt")) svmlight / libsvm格式的公共数据集从openml.org下载的数据

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自动化建模 | H2O开源工具介绍

“托拉拽”式的模型开发支持模型的快速部署（用户可以在训练后下载基于Java的POJO和MOJO文件）支持自动化建模和自动化参数调优 H2O实战练习大家可以使用在Python或R中引入H2O包的形式进行该工具的使用...一、基于H2O Python包的机器学习实现首先，一起来看看在Python环境中看看如何使用这个工具进行建模（目前支持Python版本为2.7/3.5/3.6）。...现在可以看到集群的内存、cores、Python版本等信息；另外H2O.ls()命令类似于Linux中的ls命令，它可以提供目前读取到内存的数据集以及训练好的模型Object有哪些，由于还没有引入数据、...3、引入、查看、整理数据集下面通过H2O引入并查看一个用来训练的数据集，该数据集为电商场景的二分类数据，特征包括一些用户RFM、浏览、加购等信息，y为用户是否会在之后7天内下单购物。 ?...当需要打分的数据集过大的时候，没有办法一次性将其读入内存并进行打分，因此只能通过batch读取的方式按批次来进行预测打分，这样一来就需要用户花时间来写一些Python或者bash的脚本。

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autoML 前瞻与实践 ---- H2O Sparkling Water简介

一个典型的例子是借助sparkapi进行数据挖掘，其中一个准备好的表被传递给H2O深度学习算法。构建的深度学习模型基于测试数据估计不同的度量，这些度量可用于Spark工作流的其余部分。...一个典型的例子是借助spark api进行数据挖掘，使用一个准备好的表被传递给H2O进行深度学习算法自动学习。...构建的深度学习模型基于测试数据估计不同的度量，这些度量可用于Spark工作流的其余部分。...The H2O distribution zip file contains two Python installation artifacts (wheel files): h2o and h2o_client...Once the H2O cluster is up, the H2O Python package is used to interact with it and run H2O algorithms

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碎片︱R语言与深度学习

笔者：受alphago影响，想看看深度学习，但是其在R语言中的应用包可谓少之又少，更多的是在matlab和python中或者是调用。...H2O可能更适合集群环境,数据科学家们可以在一个简单的条件下用它来做数据挖掘和探索。当更关注灵活性和原型设计的时候，MXNetR可能是最佳的选择。...1、H2O简介一个开源的可扩展的库，支持Java, Python, Scala, and R（官网链接： http://www.h2o.ai/verticals/algos/deep-learning.../） H2O是基于大数据的统计分析机器学习和数学库包，让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码，采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口，使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索...数据收集是很容易，但是决策是很难的。 H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘。 H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上。 2、实践 1.

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[学习}28 款 GitHub 最流行的开源机器学习项目

H2O-2 　　H2O使得Hadoop能够做数学运算!它可以通过大数据衡量统计数据、机器学习和数学。H2O是可扩展的，用户可以在核心区域使用简单的数学模型构建模块。...H2O保留着与R、Excel 和JSON等相类似的熟悉的界面，使得大数据爱好者及专家们可通过使用一系列由简单到高级的算法来对数据集进行探索、变换、建模及评分。...采集数据很简单，但判决难度却很大，而H2O却通过更快捷、更优化的预测模型，能够更加简单迅速地从数据中获得深刻见解。　　0xdata H2O的算法是面向业务流程——欺诈或趋势预测。...Hadoop专家可以使用Java与H2O相互作用，但框架还提供了对Python、R以及Scala的捆绑。　　...它提供了一个通用的连接到几个不同的SVM实现方式中的SVM对象接口，目前发展最先进的LIBSVM和SVMlight 也位于其中，每个SVM都可以与各种内核相结合。

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4，数据的获取

sklearn 数据集一览类型获取方式自带的小数据集 sklearn.datasets.load_... 在线下载的数据集 sklearn.datasets.fetch_......计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_... svmlight/libsvm格式的数据集 sklearn.datasets.load_svmlight_file(...) mldata.org...自带的小数据集：鸢尾花数据集：load_iris() 可用于分类和聚类乳腺癌数据集：load_breast_cancer() 可用于分类手写数字数据集：load_digits() 可用于分类...糖尿病数据集：load_diabetes() 可用于分类波士顿房价数据集：load_boston() 可用于回归体能训练数据集： load_linnerud() 可用于回归图像数据集： load_sample_image...二，计算机生成的数据集使用计算机生成数据集的优点：非常灵活：可以控制样本数量，特征数量，类别数量，问题难易程度等等。无穷无尽：妈妈再也不用担心我没有数据集了。

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H2O简单深度机器学习框架介绍(一)

今天看到cell report上面的一篇ML/DL的文章竟然是用的H2O的框架，没有用更常见的tensorflow/pytorch, 去查了一下，发现这也是个新框架（2014年），而且用的人也不少，而且最重要的是...H2O是一个基于java的机器学习/深度学习平台，它支持大量无监督和有监督的模型，也支持深度学习算法；可以作为R或Python包导入，也给用户提供UI似的界面。 ?...在R中可直接下载安装： install.packages('h2o') library(h2o) 在Python中也可以直接导入： import h2o 导入之后第一步需要初始化： h2o.init(nthreads

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一些著名的数据科学公开数据集与数据源

本文整合数据科学领域一些著名的数据集。包括数据集简介和数据集获取。方便做数据分析练习和可视化练手时使用。藏在Python库里的数据集一些可视化库和机器学习库有着内置数据集的传统。...Python里内置数据集的库有：plotnine、ggplot、Altair、seaborn、bokeh、plotly、sklearn等等。...'load_breast_cancer','load_linnerud', 'load_mlcomp','load_sample_image', 'load_sample_images','load_svmlight_file...','load_svmlight_files'] 因此其调用方式：df=dts.load_iris()。...，dts.make_name()；•svmlight/libsvm格式的数据集，导入语句：dts.load_svmlight_file(name)；•从data.org在线下载获取的数据集：dts.fetch_mldata

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h2oGPT——具备文档和图像问答功能且100%私密且可商用的大模型

此外，还可以查看 H2O LLM Studio[40]，这是我们的无代码 LLM 微调框架！...如需帮助安装 Python 3.10 环境，请参阅安装 Python 3.10 环境[41]。...(python 3.10) 在某些系统上，pip 仍然引用系统上的版本，此时可以使用 python -m pip 或 pip3 替代 pip，或尝试使用 python3 替代 python。...AI[56]•无代码深度学习平台 H2O Hydrogen Torch[57]•基于深度学习的文档处理平台 Document AI[58] 我们还构建了用于部署和监控、数据整理和治理的平台： •H2O...MLOps[59] 用于大规模部署和监控模型•与 AT&T 共同构建的开源无代码 AI 应用开发框架 Wave[60] 和 Nitro[61]•开源 Python 库 datatable[62]（H2O

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自动化的机器学习：5个常用AutoML 框架介绍

AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。...) 代码地址：https://github.com/automl/auto-sklearn 2、TPOT TPOT（Tree-based Pipeline Optimization Tool）是一个 Python...AutoKeras 可以支持不同的任务，例如图像分类、结构化数据分类或回归等。...安装： pip insall h2o H2O可以更详细的说是一个分布式的机器学习平台，所以就需要建立H2O的集群，这部分的代码是使用的java开发的，就需要安装jdk的支持。...在安装完成JAVA后，并且环境变量设置了java路径的情况下在cmd执行以下命令： java -jar path_to/h2o.jar 就可以启动H2O的集群，就可以通过Web界面进行操作，如果想使用Python

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化学方程式配平免费API使用指南

一、接口简介该API提供化学方程式自动配平功能，通过输入反应物和生成物，返回配平后的完整方程式及结构化数据。适用于化学教学、实验设计等场景。...10000000key用户通讯秘钥key=15he5h15ty854j5sreactants反应物（英文逗号分隔）reactants=H2,O2products生成物（英文逗号分隔）products=H2O...）products生成物结构化数据（含系数/化学式）四、调用示例（Python）python运行复制import requestsurl = "https://cn.apihz.cn/api/other...替换真实ID "key": "YOUR_KEY", # 替换真实KEY "reactants": "KMnO4,HCl", "products": "KCl,MnCl2,Cl2,H2O...{"formula": "MnCl2", "coefficient": 2}, {"formula": "Cl2", "coefficient": 5}, {"formula": "H2O

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15款开源人工智能软件挨个数，哪一款是你的菜？

H2O ? 更专注于企业使用体验而不是科学研究的H2O收获了如Capital One、思科、Nielsen Catalina、PayPal和Transamerica等大型企业的订单。...Oxdata称所有人都可使用H2O机器学习与预测分析能力解决商业问题。H2O还可用于预测建模、欺诈与风险分析、保险分析、广告工艺、医疗保健与客户智能等方面。...H2O有两个开源版本：标准版H2O和Sparkling Water版H2O，两个版本都整合在Apache Spark中，Oxdata将为付费企业提供技术支持。 6. Mahout ?...SystemML最初由IBM开发，后被ASF收购，成为其大数据项目。SystemML是一个可高度扩展的平台，可进行高级数学运算，执行R或类Python语句。...谷歌称TensorFlow十分灵活、真正的可移植，拥有自动鉴别能力且支持Python和C++平台。 15.Torch ?

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XGBoost如何用2GB内存训练100GB的数据！

↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记炼丹笔记作者：Coggle XGBoost迭代读取数据集简介在大规模数据集进行读取进行训练的过程中，迭代读取数据集是一个非常合适的选择，在Pytorch中支持迭代读取的方式...内存数据读取 class IterLoadForDMatrix(xgb.core.DataIter): def __init__(self, df=None, features=None, target...= xgb.DeviceQuantileDMatrix(Xy_train, max_bin=256) 参考文档： https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python.../examples/quantile_data_iterator.html 外部数据迭代读取 class Iterator(xgboost.DataIter): def __init__(self...: # return 0 to let XGBoost know this is the end of iteration return 0 X, y = load_svmlight_file

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孤立森林:大数据背景下的最佳异常检测算法之一

我从Python离群值检测包（PyOD）的作者那里获取了基准数据，并在Excel中应用了行向绿-红渐变条件格式。深绿色表示数据集的最佳算法，深红色表示性能最差的算法： ?...时间表如下: 12/2008 - iForest发布的原始论文 07/2009 - iForest作者最后一次修改他们的代码实现代码 10/2018- h2o团队为R和Python用户提供iForest...代码 01/2019 - PyOD发布面向Python用户的离群点检测(OD)工具包代码 08/2019 - LinkedIn工程团队发布Spark/Scala实现iForest代码代码的实现由于本文是关于大数据的...Python (h2o): import h2o # h2o automated data cleaning well for my dataset import pkg_resources #####...PyOD: A Python Toolbox for Scalable Outlier Detection.

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用于构建模型、语音图像处理的Python库

Python库种类很多，本文介绍了用于构建模型、语音图像处理的Python库。...04 用于建模 1、Scikit-learn 传送门： https://scikit-learn.org/stable/ 就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn...05 用于数据解释 1、LIME 传送门： https://github.com/marcotcr/lime LIME是一种算法(库)，可以解释任何分类器或回归量的预测。...2、H2O 传送门： https://github.com/h2oai/mli-resources H2O的无人驾驶AI，提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为，通过可视化提供机器学习可解释性...2、Madmom 传送门： https://github.com/CPJKU/madmom Madmom是一个用于音频数据分析的很棒的Python库。

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全自动化机器学习建模！效果吊打初级炼丹师！ ⛵

图片Python 拥有不断增长的开源 AutoML 库生态系统。ShowMeAI在本篇中梳理了截止2022年，最流行和实用的 AutoML 库，其中也有不少企业级应用工具。...H2O 的核心代码是用 Java 编写的。这些算法在 H2O 的分布式 Map/Reduce 框架之上实现，并利用 Java Fork/Join 框架进行多线程处理。...图片H2O AutoML 的设计理念是，希望尽量自动化，即用户只需要给定数据集和极少量的参数，即可开始建模和调优，并在指定的时间或者其他约束条件下，尽量找到最佳的模型。...FLAMLFLAML 是微软推出的轻量级 Python 自动化机器学习库，可以自动、高效且经济地找到准确的机器学习模型。...它内置大量的数据预处理和可解释性功能：自动化数据处理与清洗：给定数据集（通常是Dataframe格式），Auto_ViML 会尽量自动化处理缺失值、格式化变量、添加变量等。

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【陆勤践行】机器学习开源项目

机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。...Scikit-learn Scikit-learn是一个非常强大的Python机器学习工具包。它通过在现有Python的基础上构建了NumPy和Matplotlib，提供了非常便利的数学工具。...H2O H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。...用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。H2P的算法是面向业务欺诈活着趋势预测的，目前正在新一轮的融资中。...Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能够承担数据挖掘人物的机器学习算法，包括了对数据进行预处理、分类、回归、聚类等等。

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AutoML：机器学习的下一波浪潮

MLBox MLBox 是一个功能强大的自动化机器学习 Python 库。根据官方文档，该库提供以下功能：快速读取，分布式数据预处理 / 清洗 / 格式化。 ...H2O H2O 是 H20.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。...H2O 自动化了一些最复杂的数据科学和机器学习工作，例如特征工程、模型验证、模型调整、模型选择和模型部署。除此之外，它还提供了自动可视化以及机器学习的解释能力（MLI）。 .../downloading.html#downloading-installing-h2o 演示以下是一个 Python 示例，展示了 H2OAutoML 类的基本用法： import h2o...安装安装部分也很简单： pip install autokeras #only comptible with Python 3.7 演示以下是 MNIST 数据集上 Auto-Keras

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Python AutoML框架选型攻略：7个工具性能对比与应用指南

本文将系统介绍在实际项目中经过验证的主要Python AutoML库，分析各自的技术特点和适用场景。...H2O AutoML：面向企业的大规模机器学习平台 H2O AutoML基于Java构建，集成了数据科学领域的主流算法，包括梯度提升机（GBM）、随机森林和堆叠集成等。...import h2o from h2o.automl import H2OAutoML # 初始化H2O h2o.init() # 加载数据 df = h2o.import_file("...对于小规模项目而言，Java依赖可能显得过于复杂，纯Python解决方案可能更为合适。...H2O AutoML适用场景：大规模数据处理需求、企业级功能和技术支持要求、需要与现有H2O基础设施集成的项目，以及需要为非技术stakeholder提供Web界面的场景。

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Sklearn库中的数据集

dataset数据集有哪些_数据集类型

自动化建模 | H2O开源工具介绍

autoML 前瞻与实践 ---- H2O Sparkling Water简介

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一些著名的数据科学公开数据集与数据源

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