반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- java역사
- paragraph
- KNeighborsClassifier
- 대이터
- cudnn
- CES 2O21 참가
- web 용어
- inorder
- postorder
- mglearn
- html
- CES 2O21 참여
- bccard
- 머신러닝
- 재귀함수
- 자료구조
- 결합전문기관
- 웹 용어
- C언어
- broscoding
- pycharm
- Keras
- web 사진
- vscode
- discrete_scatter
- 데이터전문기관
- web
- web 개발
- classification
- tensorflow
Archives
- Today
- Total
bro's coding
머신러닝.make_circles 사용하기 본문
반응형
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_circles
X,y=make_circles(factor=0.5,noise=0.1) # factor = R2/R1, noise= std)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
plt.colorbar()
반응형
'[AI] > python.sklearn' 카테고리의 다른 글
| sklearn.svm.SVC and normalization(breast cancer) (0) | 2020.04.16 |
|---|---|
| sklearn.svm.SVC(kernel 기법) (0) | 2020.04.16 |
| sklearn.svm.LinearSVC.kernel 기법(타원형 데이터) (0) | 2020.04.16 |
| sklearn.kernel 기법 기초 (0) | 2020.04.16 |
| 머신러닝.상관계수 구하기 (0) | 2020.04.16 |
| 머신러닝.Pearson correlation coefficient(피어슨 상관 계수) (0) | 2020.04.14 |
| 머신러닝.linearSVM(class:3) (0) | 2020.04.14 |
| 머신러닝.model 정리 (0) | 2020.04.14 |
'[AI]/python.sklearn' Related Articles
more
Comments