sklearn库的学习
sklearn库的学习
网上有很多关于sklearn的学习教程，大部分都是简单的讲清楚某一个方面。其实最好的教程就是官方文档（http://scikit-learn.org/stable/），但是官方文档讲述的太过于详细，同时很多人对官方文档的理解和结构认识上都不能很好的把握。我写这篇文章的目的是想用一篇文章讲清楚整个sklearn库，我会讲清楚怎么样用这个库，而不是讲清楚每一个知识点。（授人以鱼不如授人以渔）（本文很多
日期 2023-06-12 10:48:40
7000 字精华总结，Pandas/Sklearn 进行机器学习之特征筛选，有效提升模型性能
作者 | 俊欣来源 | 关于数据分析与可视化今天小编来说说如何通过pandas以及sklearn这两个模块来对数据集进行特征筛选，毕竟有时候我们拿到手的数据集是非常庞大的，有着非常多的特征，减少这些特征的数量会带来许多的好处，例如 提高预测的精准度降低过拟合的风险加快模型的训练速度增加模型的可解释性事实上，很多时候也并非是特征数量越多训练出来的模型越好，当添加的特征多到一定程度的时候，模型的性能就
日期 2023-06-12 10:48:40从sklearn.preprocessing, sklearn.feature_selection学习特征工程之预处理详解大数据
特征工程思维导图如下图。 本文借助sklearn介绍其中的预处理部分 二 单特征预处理 1 标准化 Standardization 或者叫 mean removal and variance scaling（平均值移除、方差缩放)
日期 2023-06-12 10:48:40
使用sklearn机器学习库实现线性回归详解编程语言
import numpy as np # 导入科学技术框架import matplotlib.pyplot as plt # 导入画图工具from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入sklearn机器学习库 x = 3 * np.random.rand(100, 1)y = 3 + 4 * x +
日期 2023-06-12 10:48:40
sklearn学习总结（超全面）
https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了，一句话，她是机器学习领域中最知名的python模块之一，若想要在机器学习领域有一番建树，必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先，放上一张
日期 2023-06-12 10:48:40
sklearn学习笔记（一）——数据预处理 sklearn.preprocessing
https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 （Standardization） 规范化（Normalization） 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization（这里指移除均值和方差标准化）
日期 2023-06-12 10:48:40AI之AutoML：autosklearn/Auto-Sklearn(基于scikit-learn库的自动化的机器学习工具)的简介、安装、使用方法之详细攻略
AI之AutoML：autosklearn/Auto-Sklearn(基于scikit-learn库的自动化的机器学习工具)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 autosklearn/Auto-Sklearn的简介 autosklearn/Auto-Sklearn(基于scikit-learn库的自动化的机器学习工具)的概述
日期 2023-06-12 10:48:40Py之scikit-learn：机器学习sklearn库的简介、六大基本功能介绍(数据预处理/数据降维/模型选择/分类/回归/聚类)、安装、使用方法(实际问题中如何选择最合适的机器学习算法)之详细攻略
Py之scikit-learn：机器学习sklearn库的简介(组件/版本迭代)、六大基本功能介绍(数据预处理/数据降维/模型选择/分类/回归/聚类)、安装、使用方法(实际问题中如何选择最合适的机器学习算法)之详细攻略 目录 scikit-learn的简介 1、scikit-learn的实现组件 2、scikit-learn的
日期 2023-06-12 10:48:40ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测
ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测 目录 输出结果 数据集展示 输出结果 1、k-NN 2、LoR 4、DT 5、RF 6、GB 7、SVM 8、NN 设计思路 输出结果 数据集展示 输出
日期 2023-06-12 10:48:40
DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别
DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 from __future__ import print_function pri
日期 2023-06-12 10:48:40TF之CNN：利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线
TF之CNN：利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线 目录 输出结果 设计代码 输出结果 设计代码 import tensorflow as tf from sk
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能——Sklearn与机器学习实战
目录 1 机器学习 2 工业实践 3 Sklearn与机器学习实战 3.1 sklearn 3.2 完整的项目实战 3.2.1 项目背景 3.2.2 分析项目，划定问题 3.2.3 模型的数据相关 3.3.4 模型训练与选择 1 机器学习 2 工业实践 3 Sklearn与
日期 2023-06-12 10:48:40当Sklearn遇上Plotly，机器学习变得如此简单、易于理解
在学习sklearn(机器学习)过程中，模型原理可谓是枯燥无味，加上大多数模型训练过程也是不可见的，这使得很多小伙伴们望而却步，当然也有很多学者试图通过各种方式以可视化
日期 2023-06-12 10:48:40Auto-Sklearn：使用 AutoML 加速你的机器学习模型
AutoML 是机器学习中一个相对较新的领域，它主要将机器学习中所有耗时过程自动化，如数据预处理、最佳算法选择、超参数调整等，这样可节约大量时间在建立机器学习模型过程中。 今天我将
日期 2023-06-12 10:48:40sklearn.svm.LinearSVC文档学习
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html#sklearn.svm.LinearSVC 1.类定义 class sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’, loss=’squared_hinge’, dual=True, tol=0.0001, C=1.0
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习Sklearn学习总结
Sklearn学习资料推荐： sklearn中文文档 机器学习入门必看：使用 scikit-learn 构建模型的通用模板 机器学习神器Scikit-Learn保姆教程！ python机器学习_FF_y的博客-CSDN博客 Python机器学习笔记：常用评估模型指标的用法
日期 2023-06-12 10:48:40sklearn：Python语言开发的通用机器学习库
引言：深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档，须要较深厚的理论基础。可是。要将sklearn应用于实际的项目中，仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握，就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问题。 本文选自《全栈数据之门》。将向你介绍通过三个步骤来解决详细的机器学习问题。 sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库。一般简称为skle
日期 2023-06-12 10:48:40sklearn学习_01
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Fri Sep 29 11:05:52 2017 4 机器学习之sklearn 5 @author: den 6 """ 7 # 导入数据集 8 from sklearn import datasets 9 # 进行交叉验证 10 from sklearn.cross_validatio
日期 2023-06-12 10:48:40