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synthetic_datasets:用于生成模式识别的合成数据集的python代码
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2021-05-09
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综合数据集生成 该项目包含用于生成综合分类数据集的代码。 它们可以用作说明示例,以分析某些算法的性能。 当前,以下数据集可用 P2数据集 圆形方块 香蕉 香蕉2 我们还提供了绘制分类算法决策边界的函数。 安装: 可以使用pip安装该软件包: pip install git+https://github.com/Menelau/synthetic_datasets 依存关系: 该代码经过测试可与Python 3.5和3.6一起使用。 依赖项要求仅为:numpy 仅需要matplotlib和scikit-learn即可运行不同的示例。 麻木 matplotlib(仅用于绘制数据) scikit-learn(仅用于运行示例) 这些依赖项是使用上面的pip命令自动安装的。 例子: 在此示例中,我们绘制了具有决策边界的P2数据集。 import matplotlib .
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synthetic_datasets-master.zip (13个子文件)
synthetic_datasets-master
README.rst 7KB
ExampleSubplots.png 273KB
requirements.txt 30B
syndata
plot_tools.py 4KB
synthetic_datasets.py 7KB
__init__.py 485B
examples
example_p2.py 450B
example_prob_map.py 1KB
example_decision_border.py 2KB
LICENSE 1KB
setup.py 1KB
ExampleP2.png 270KB
.gitignore 1KB
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yilinwang
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