原文:[python机器学习及实践(1)]Sklearn实现LR和SVM

. sklearn简介 sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块,网址:http: scikit learn.org stable index.html ,里面对一些常用的机器学习方法进行了封装,在进行机器学习任务时,并不需要每个人都实现所有的算法,只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。 库的算法主要有四类:分类,回归,聚类,降维。其中: 常用的回 ...

2018-07-17 09:58 0 11094 推荐指数:

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[python机器学习实践(3)]Sklearn实现K近邻分类

1.KNN算法介绍 KNN算法的思想:在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就 ...

Wed Jul 18 20:36:00 CST 2018 0 1364
[python机器学习实践(5)]Sklearn实现集成

1,集成 集成(Ensemble)分类模型是综合考量多个分类器的预测结果,从而做出决策。一般分为两种方式:1)利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则做 ...

Thu Jul 19 01:48:00 CST 2018 0 839
机器学习-LR推导及与SVM的区别

之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助。 1、逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前,首先看一个并不常见的概率分布,即逻辑斯谛分布。设X是连续 ...

Fri Apr 20 07:20:00 CST 2018 0 2729
机器学习分类实例(sklearn)——SVM

机器学习分类实例——SVM 20180423-20180426学习笔记 25去首届数字中国会展参观了,没学习。(想偷懒)由于是最后一天,感觉展出的东西少了,因为24号闭幕了。。。但是可以去体验区。主要体验了VR,其他展出的东西要么没意思,要么看不懂,马云马化腾 ...

Wed Jun 06 23:39:00 CST 2018 0 10634
[python机器学习实践(6)]Sklearn实现主成分分析(PCA)

1.PCA原理 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。 PCA算法: 2.PCA的实现 数据集: 64维的手写数字图像 代码 ...

Thu Jul 19 19:23:00 CST 2018 1 19742
[python机器学习实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

1.朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率,进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此,朴素贝 ...

Wed Jul 18 19:01:00 CST 2018 0 11213
 
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