keras与sklearn的结合使用 新建 模板 Fly Time: 2017-4-14 引言 代码 ...

贝叶斯分类器 原理：基于先验概率P(Y)，利用贝叶斯公式计算后验概率P(Y/X)（该对象属于某一类的概率），选择具有最大后验概率的类作为该对象所属类 特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树 朴素贝叶斯算法 学习的内容 ...

学习利用sklearn的几个聚类方法： 一.几种聚类方法 1.高斯混合聚类(mixture of gaussians) 2.k均值聚类(kmeans) 3.密度聚类，均值漂移(mean shift) 4.层次聚类或连接聚类(ward最小离差平方和)二.评估方法 1.完整性：值：0-1 ...

https://cloud.tencent.com/developer/news/58202 简介 今天为大家介绍的是scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中 ...

sklearn Table of Contents 1. Overview 2. Building Blocks 3. Supervised Learning 3.1. Support Vector ...

1.直接下载MNST数据集文件。 https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat 链接：https://pan.baidu.com/s ...

转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 前言2 集成学习是什么？3 偏差和方差 　　3.1 ...

系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参？　　2.1 调参的目标：偏差和方差的协调　　2.2 参数对整体模型性能的影响 ...