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
- 재귀함수
- CES 2O21 참가
- bccard
- 머신러닝
- C언어
- postorder
- web 개발
- html
- CES 2O21 참여
- Keras
- vscode
- cudnn
- mglearn
- 결합전문기관
- web
- discrete_scatter
- web 용어
- web 사진
- tensorflow
- 웹 용어
- java역사
- broscoding
- pycharm
- 데이터전문기관
- 대이터
- inorder
- paragraph
- 자료구조
- KNeighborsClassifier
- classification
Archives
- Today
- Total
bro's coding
sklearn.datasets.make_moons 본문
반응형
from sklearn.datasets import make_moons
X,y=make_moons(noise=0.1)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
np.bincount(dbscan.labels_+1) # +1을 해줘야함!# array([ 8, 25, 23, 17, 27], dtype=int64)반응형
'[AI] > python.sklearn' 카테고리의 다른 글
| sklearn.decomposition.PCA.dimension(4->2) (0) | 2020.04.21 |
|---|---|
| sklearn.decomposition.PCA.visualization (0) | 2020.04.21 |
| sklearn.decomposition.PCA.basic (0) | 2020.04.21 |
| sklearn.cluster.DBSCAN (0) | 2020.04.21 |
| sklearn.cluster.KMeans.basic (0) | 2020.04.21 |
| sklearn.preprocessing.MinMaxScaler, StandardScaler, Normalizer (0) | 2020.04.20 |
| sklearn.RandomForestClassifier.feature_importances_(중요도 표현) (0) | 2020.04.20 |
| sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.2 feature for visualization (0) | 2020.04.20 |
'[AI]/python.sklearn' Related Articles
more
Comments