目录 一、Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍... 2 1. 交叉验证... 2 2. 使用搜索进行正则化的 Logistic Regression参数调优... 3 3. 用LogisticRegressionCV实现正则化的 Logistic ...
scikit learn官网:http: scikit learn.org stable 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测。 学习问题一般可以分为: 监督学习 supervised learning 分类 classification 回归 regression 非监督学习 unsupervised learning 聚类 clus ...
2017-04-07 12:21 0 1226 推荐指数:
目录 一、Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍... 2 1. 交叉验证... 2 2. 使用搜索进行正则化的 Logistic Regression参数调优... 3 3. 用LogisticRegressionCV实现正则化的 Logistic ...
feature_selection模块 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指 ...
1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上。值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer ...
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 ...
所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质。 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图。假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购、优惠券的检索;同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用 ...
sklearn.cross_validation模块的作用顾名思义就是做cross validation的。 cross validation大概的意思 ...
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 ...
数据挖掘作业,要实现决策树,现记录学习过程 win10系统,Python 3.7.0 构建一个决策树,在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: 要将决策树可视化,首先,使用export_graphviz()方法输出一个图形定义文件,命名为 ...