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结果页鸢尾花分类：训练 + 交叉验证 + 特征重要性
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8 个 02-neural-network-mnist # ============================================================
# 5. 训练循环
# ============================================================
history = {"train_loss": [], "train_acc": [], "test_loss": [], "… 3% 鸢尾花分类：训练 + 交叉验证 + 特征重要性 # XGBoost 鸢尾花分类 Hello World
## 目标
用 XGBoost 在经典 Iris 数据集上完成分类，展示训练、交叉验证、特征重要性可视化。
## 完整代码
```python
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import… 2% Hello World — 鸢尾花分类 # Scikit-learn Hello World：鸢尾花分类
## 目标
使用经典的 Iris 数据集，训练一个随机森林分类器并评估准确率。这是 scikit-learn 最经典的入门示例。
## 完整代码
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_… 2% NLTK 与 NLP 基础：语料库、语法树与分类器 ```python
grammar = nltk.CFG.fromstring("""
S -> NP VP
NP -> Det N | Det N PP | 'I'
VP -> V NP | VP PP
PP -> P NP
Det -> 'the' | 'a'
N -> 'dog' | 'cat' | 'park'
V -> 'saw'… 2% 02-进阶实战-迁移学习与部署 | 方法 | 适用场景 | 速度提升 | 模型大小 |
|------|----------|---------|---------|
| TorchScript | PyTorch 部署 | 1.2-1.5x | 不变 |
| ONNX Runtime | 跨框架部署 | 2-3x | 不变 |
| 动态量化 | CPU 推理 | 2-3x | -75% |
| TensorRT | NVIDI… 2% 入门教程 - 企业级框架核心概念 deleteProduct(id: number): Observable<void> {
return this.http.delete<void>(`/api/products/${id}`);
}
}
```
## 九、最佳实践
1. **使用 Standalone Components**（Angular 15+），告别 NgModule 样板
2. **Signals 优… 2% 02-functional-api-tf-data print(f"Epoch {epoch+1}: Train Acc={train_acc.result():.3f}, "
f"Val Acc={val_acc.result():.3f}")
```
## 关键要点
| 概念 | 说明 |
|------|------|
| Functional API | `Input → Layer → Model(inputs,… 1% Scikit-learn 机器学习入门实战 full_pipeline = Pipeline([
("preprocess", preprocessor),
("classifier", RandomForestClassifier())
])
```
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## 第 4 章：网格搜索 + 交叉验证调参
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchC… 1%