在将sklearn中的模型持久化时，使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型。 　　例如，首先对数据进行了PCA降维，然后使用logistic regression进行分类，如果不使用pipeline ...

本文转自 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测 ...

一、pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator，这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程，比如feature selection->normalization->classification ...

pipeline管道机制使用方法： 流水线的输入为一连串的数据挖掘步骤，其中最后一步必须是估计器（Estimator），可理解成分类器前几步是转换器（Transformer）。输入的数据集经过转换器的处理后，输出的结果作为下一步的输入。 最后，用位于流水线最后一步的估计器对数据进行分类 ...

前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响 ...

很多框架都会提供一种Pipeline的机制，通过封装一系列操作的流程，调用时按计划执行即可。比如netty中有ChannelPipeline，TensorFlow的计算图也是如此。 下面简要介绍sklearn中pipeline的使用： ...

相对于线性回归模型只能解决线性问题，多项式回归能够解决非线性回归问题。 拿最简单的线性模型来说，其数学表达式可以表示为：y=ax+b，它表示的是一条直线，而多项式回归则可以表示成：y=ax2+bx+ ...

案例目标 简单介绍 redis pipeline 的机制，结合一段实例说明pipeline 在提升吞吐量方面发生的效用。 案例背景 应用系统在数据推送或事件处理过程中，往往出现数据流经过多个网元； 然而在某些服务中，数据操作对redis 是强依赖的，在最近的一次分析中发现： 一次数据推送会对 ...