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文章 2024-11-13 来自：开发者社区

用Python实现简单机器学习模型：以鸢尾花数据集为例

引言在数据科学领域，机器学习无疑是最热门的话题之一。它允许我们从大量数据中提取有价值的洞察，并做出预测。Python，作为一门强大的编程语言，拥有众多用于机器学习的库，如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。本文将介绍如何使用Python和Scikit-learn库来实现一个简单的机器学习模型&#...

文章 2024-08-11 来自：开发者社区

【python】python母婴数据分析模型预测可视化（数据集+论文+PPT+源码）【独一无二】

一、设计要求数据来源说明：数据集包含两个表格： mum_baby.csv（婴儿信息）： user_id：用户ID（文本） birthday：出生日期（日期） gender：性别（文本，0: 男，1: 女） mum_baby_trade_history.csv...

阿里云文档 2024-06-05

在ECS实例上使用EAIS推理PyTorch模型

您可以在ECS实例（非GPU实例）上绑定一个弹性加速计算实例EAIS（EAIS可以为ECS实例提供GPU资源），即可生成一款新规格的GPU实例。相比直接购买GPU实例，使用该方式可以为您灵活提供GPU资源并有效节省成本。如果您初次使用EAIS，可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过Python脚本推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS。

文章 2024-04-22 来自：开发者社区

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24376 在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果。 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集2

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集1：https://developer.aliyun.com/article/1485101 每个话题的前N个关键词词云虽然你已经...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集1

在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术。介绍我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构建了一个主题模型。在这篇文章中，我们将使用主题模型，探索多种策略以使用matplotlib 绘图有效地可视化结果。我将使用 20 个新闻组数据集的一部分，因为重点更多地放在可视化结果的方法上...

文章 2024-04-08 来自：开发者社区

【Python毕业设计】python基于CatBoost模型的混凝土强度预测研究（源码+数据集+毕业论文）【独一无二】

博__主：米码收割机技__能：C++/Python语言公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 ...

阿里云文档 2024-02-27

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK，提供了更易用的HighLevel API，支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一个预测未来消费行为的示例，即已经采集了过去消费行为的信息，并用来建立一个模型以对未来的消费行为进行预测。该示例简要演示了数据预处理、提取特征、选择模型、训练模型、评估模型、应用等阶段，供读者初步了解机器学习的应用流程。过去的消费行为信息包括消费者进店的年月日，性别（1男 0女）和是否消费（1消费 0没消费）共五项部分数据如下 1：切分训练集....

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更新时间 2024-11-14 12:57:34

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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