原文:Python数据挖掘-使用sklearn包

使用sklearn包 CountVectorizer是通过fit transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵 get feature names 可看到所有文本的关键字 vocabulary 可看到所有文本关键字和其位置 toarray 可以看到词频矩阵的结果 TfidfTransformer是统计CountVectorizer中每个词语的tf idf权值 TfidfVectorizer可 ...

2018-10-03 11:41 0 1407 推荐指数:

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Python机器学习笔记:使用sklearn做特征工程和数据挖掘

  特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法 ...

Sun Feb 17 00:27:00 CST 2019 0 4081
使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1)

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)—绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测 ...

Wed Oct 25 05:03:00 CST 2017 0 5964
【转】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

这里是原文 目录 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术并行处理 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理流水线处理自动化调参持久化回顾总结参考资料使用 ...

Sat Jun 25 13:57:00 CST 2016 1 9782
使用sklearn优雅地进行数据挖掘

目录 1 使用sklearn进行数据挖掘   1.1 数据挖掘的步骤   1.2 数据初貌   1.3 关键技术2 并行处理  2.1 整体并行处理  2.2 部分并行处理3 流水线处理4 自动化调参5 持久化6 回顾7 总结8 参考资料 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 ...

Wed May 04 19:46:00 CST 2016 23 77521
Python数据挖掘

Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算、矢量计算、可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决。 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具 ...

Fri Jun 08 19:19:00 CST 2018 0 790
Python 数据挖掘 工具整理

连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ...

Thu Dec 08 04:30:00 CST 2016 0 10076
 
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