传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务 ...

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 ...

1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 　　sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器学习的过程中，你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型，从而提高你的动手实践能力，同时这个过程也可以加深你对理论知识的理解和把握。（这一步我也亟需加强，一起加油！^-^） 首先呢，要想 ...

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

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 ...

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SVM基本使用　　 　　SVM在解决分类问题具有良好的效果，出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear。此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法，sklearn.svm.SVC和 sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm ...

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