sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate feature selection:单变量 ...
sklearn.cross validation模块的作用顾名思义就是做cross validation的。 cross validation大概的意思是:对于原始数据我们要将其一部分分为train data,一部分分为test data。train data用于训练,test data用于测试准确率。在test data上测试的结果叫做validation error。将一个算法作用于一个原始数 ...
2017-12-16 16:17 1 7378 推荐指数:
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。 Univariate feature selection:单变量 ...
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标,根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标 ...
环境:scikit-learn 0.18 , python3 from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.grid_search import GridSearchCV 报出如下警告: from ...
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 ...
scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 - BSD许可证 sklearn 中文文档:http ...
不支持深度学习和强化学习 numpy介绍: np.eye(n)生成一个n维单元数组 数据预处理: iris数据加载 from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() 数据展示 ...
原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一、概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出 ...
Reference:http://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1474985436&ver=1&signature=at24GKibw ...