sklearn库简单介绍
sklearn库简单介绍 一、总结 一句话总结： sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成【数据的预处理、模型选择、分类任务、回归任务、聚类任务和降维任务】。 【各种机器学习方法很多都有现成的】，非常非常好用的一个库 1、sklearn库-分类任务？ 比如最近 ...
原文：关于 sklearn.decomposition.KernelPCA的简单介绍
注意 ：书上说consin PCA 比缺省的linear PCA要好，是不是consin PCA更紧致，数据不发散. 始终搞不懂什么时候用，什么时候不用 fit X, y None Fit the model from data in X.ParametersX: array like, shape n samples, n features :Training vector, where n ...
2016-03-19 11:43 0 3000 推荐指数：
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