本文在主成分分析(PCA)原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充,强调了我认为重要的部分,其中一些细节不再赘述。 Jupiter notebook版本参见我的github: https://github.com/konatasick ...
在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit learn中LDA的降维使用做一个总结。 .对scikit learn中LDA类概述 在scikit learn中, LDA类是sklearn.discriminant analysis.LinearDiscriminantAnalysis。那既可以用于分类又可以用于降维。当然,应用场景最多的还是降维。和P ...
2017-01-04 17:04 29 25454 推荐指数:
本文在主成分分析(PCA)原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充,强调了我认为重要的部分,其中一些细节不再赘述。 Jupiter notebook版本参见我的github: https://github.com/konatasick ...
在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型。除了scikit-learn, 还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA ...
之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算 ...
看到https://www.cnblogs.com/pinard/p/6693230.html的博客之后自己实践了一下 第一种方法也就是CountVectorizer+TfidfTransforme ...
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 ...
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 ...
原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html 翻译:Tacey Wong 概要: 该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习(Machine Learning)”这个词 ...