scikit-learn一般实例之四:使用管道和GridSearchCV选择降维
本例构建一个管道来进行降维和预测的工作:先降维,接着通过支持向量分类器进行预测.本例将演示与在网格搜索过程进行单变量特征选择相比,怎样使用GrideSearchCV和管道来优化单一的CV跑无监督的PCA降维与NMF降维不同类别评估器。 (原文:This example constructs ...
原文：scikit-learn一般实例之八:多标签分类
本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松 n Poisson,n labels n次,选取类别C:多项式 c Multinomial,theta 选取文档长度:泊松 k Poisson,length k次,选取一个单词:多项式 w Multinomial,theta c 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于 ,文档长度不为 .同样,我们拒绝已经被选取的 ...
2016-10-05 19:30 0 13408 推荐指数：
相关推荐
scikit-learn一般实例之一:保序回归(Isotonic Regression)
对生成的数据进行保序回归的一个实例.保序回归能在训练数据上发现一个非递减逼近函数的同时最小化均方误差。这样的模型的好处是，它不用假设任何形式的目标函数，(如线性)。为了比较，这里用一个线性回归作为参照。 ...
使用 scikit-learn 实现多类别及多标签分类算法
多标签分类格式 对于多标签分类问题而言，一个样本可能同时属于多个类别。如一个新闻属于多个话题。这种情况下，因变量y">yy需要使用一个矩阵表达出来。 而多类别分类指的是y的可能取值大于2，但是y所属类别是唯一的。它与多标签分类问题是有严格区别的。所有的scikit-learn分类器都是默认支持 ...
scikit-learn 多分类混淆矩阵
注：有些markdown语法没渲染出来，可以简书查看：scikit-learn 多分类混淆矩阵 前面 sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一个函数。看名字可知道是用来计算多标签的混淆矩阵 ...
通过 numpy 和 scikit-learn 计算 PCA 实例
使用 scikit-learn 计算过程 使用 numpy 计算的过程 ...
Scikit-Learn框架
1. Dataset scikit-learn提供了一些标准数据集（datasets），比如用于分类学习的iris 和 digits 数据集，还有用于归约的boston house prices 数据集。 其使用方式非常简单如下所示 ...
scikit-learn点滴
scikit-learn点滴 scikit-learn是非常漂亮的一个机器学习库,在某些时候,使用这些库能够大量的节省你的时间,至少,我们用Python,应该是很难写出速度快如斯的代码的. scikit-learn官方出了一些文档,但是个人觉得,它的文档很多东西都没有讲清楚,它说算法原理 ...
scikit-learn 应用
首先是sklearn的官网：http://scikit-learn.org/stable/ 在官网网址上可以看到很多的demo，下边这张是一张非常有用的流程图，在这个流程图中，可以根据数据集的特征，选择合适的方法。 2.sklearn使用的小例子 ...