Sklearn學習筆記
主要記python工具包sklearn的學習內容:
鏈接點擊這裏。
一、Regression
1.1. Generalized Linear Models
1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis
1.3. Kernel ridge regression
二、Classification
三、Clustering
四、Dimensionality reduction
五、Model selection
六、Preprocessing
Sklearn學習筆記
相關推薦
Sklearn學習筆記
kernel alt min res clu png .com ear gre 主要記python工具包sklearn的學習內容: 鏈接點擊這裏。 一、Regression 1.1. Generalized Linear Models 1.2. Line
sklearn學習筆記之簡單線性回歸
學習 實現 數據 list 標準 code 線性模型 它的 擴展 簡單線性回歸 線性回歸是數據挖掘中的基礎算法之一,從某種意義上來說,在學習函數的時候已經開始接觸線性回歸了,只不過那時候並沒有涉及到誤差項。線性回歸的思想其實就是解一組方程,得到回歸函數,不過在出現誤差項之
sklearn學習筆記之開始
self. prefix strong uri num except 頗受 user 進行 簡介 ??自2007年發布以來,scikit-learn已經成為Python重要的機器學習庫了。scikit-learn簡稱sklearn,支持包括分類、回歸、降維和聚類四大機器學習
sklearn學習筆記(一)——數據預處理 sklearn.preprocessing
如果 param .org 解決 prompt 很多 部分 detail test https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 數據預處理 sklearn.preprocessing 標準化 (S
sklearn 學習筆記-3 機器學習理論基礎
本章主要知識點: 過擬合和欠擬合的概念 模型的成本及成本函式的含義 評價一個模型的好壞的標準 學習曲線,以及用學習曲線來對模型進行診斷 通用模型優化方法 其他模型評價標準 ##3.1過擬合和欠擬合 過擬合就是模型能很好的擬合訓練樣
sklearn學習筆記之svm
支援向量機: # -*- coding: utf-8 -*- import sklearn from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import tra
sklearn學習筆記之神經網路
# -*- coding: utf-8 -*- import sklearn from sklearn.neural_network import MLPClassifier import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selectio
sklearn學習筆記之knn分類演算法
# -*- coding: utf-8 -*- import sklearn from sklearn import neighbors import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_
sklearn學習筆記之決策樹分類和線性迴歸
decisoin tree: # -*- coding: utf-8 -*- import sklearn from sklearn import tree import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection impor
sklearn學習筆記(3)svm多分類
SVC、NuSVC、LinearSVC都可以在一個數據集上實現多分類。 SVC和NuSVC方法類似,但是有不同的輸入引數集和不同的數學表述。另一方面,linearSVC是SVC的線上性核的基礎上的另一種實現,所以LinearSVC不能不能接受關鍵字“kerne
sklearn學習筆記之簡單線性迴歸
簡單線性迴歸 線性迴歸是資料探勘中的基礎演算法之一,從某種意義上來說,在學習函式的時候已經開始接觸線性迴歸了,只不過那時候並沒有涉及到誤差項。線性迴歸的思想其實就是解一組方程,得到迴歸函式,不過在出現誤差項之後,方程的解法就存在了改變,一般使用最小二乘法進行計算。 使用sklearn.linear_model
python之sklearn學習筆記
前言:本文是學習筆記。 sklearn介紹 scikit-learn是資料探勘與分析的簡單而有效的工具。 依賴於NumPy, SciPy和matplotlib。 它主要包含以下幾部分內容: 從功能來分: classification Regre
sklearn學習筆記之Kmeans聚類
先講KMeans的建構函式: 使用前需要匯入 import sklearn.cluster import KMeansKMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300,
Python sklearn 學習筆記(快速)
近期在做預測,之前完全沒有接觸過,程式語言python也是臨時找的簡單教程學習的。 昨天開始在弄sklearn,然後就各種google,找到很多blog,而且sklearn主頁也有很詳盡的介紹,但是
sklearn學習筆記 三 整合方法AdaBoost
sklearn.ensemble模組提供了很多整合方法,AdaBoost、Bagging、隨機森林等。本文使用的是AdaBoostClassifier。AdaBoostClassifier這個函式,一共有5個引數:引數說明如下:base_estimator:可選引數,預設為D
sklearn庫學習筆記1——preprocessing庫
form 選擇 nump 情況 std ble 範圍 tail 給定 本次主要學習sklearn的preprocessing庫:用來對數據預處理,包括無量綱化,特征二值化,定性數據量化等。 先看下這個庫所包含的類及方法: 主要包括14大類,為訓練集數據的預處理提供接口,每
Sklearn.metrics類的學習筆記----Classification metrics
關於分類問題的metrics有很多,這裡僅介紹幾個常用的標準。 1.Accuracy score(準確率) 假設真實值為\(y\),預測值為\(\hat{y}\),則Accuracy score的計算公式為: \(accuracy(y,\hat{y}) = \dfrac 1 m \displaystyle
【學習筆記】Hands-on ML with sklearn&tensorflow [TF] [2]placeholder nodes實現mini-batch
為了實現mini-batch,需要一種節點,在每次迭代使用一個新的batch,可以用placeholder node實現這個功能。 >>>A = placeholder(tf.float32, shape=(None, 3)) >>>B = A + 5 #這裡
【學習筆記】Hands-on ML with sklearn&tensorflow [TF] [1]模型的訓練、儲存和載入
本篇內容:一個簡單的預測模型的建立、訓練、儲存和載入。 匯入必要模組: import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf import ssl #解決資料來源網站簽名認證失敗的問題 from sklearn.data
Python 學習筆記之——用 sklearn 對資料進行預處理
1. 標準化 標準化是為了讓資料服從一個零均值和單位方差的標準正態分佈。也即針對一個均值為 m e