sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的、基于numpy、scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。 1、三大模块和六大功能 1.1监督学习模块 算法 ...
作者 Michael Chau 编译 VK 来源 Towards Data Science 大家都知道Scikit Learn 它是数据科学家基本都知道的产品,提供了几十种易于使用的机器学习算法。它还提供了两种现成的技术来解决超参数调整问题:网格搜索 GridSearchCV 和随机搜索 RandomizedSearchCV 。 这两种技术都是找到正确的超参数配置的强力方法,但是这是一个昂贵和耗时 ...
2020-10-27 21:36 0 457 推荐指数:
sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的、基于numpy、scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。 1、三大模块和六大功能 1.1监督学习模块 算法 ...
1.10. Decision Trees 决策树(Decision Trees ,DTs)是一种无监督的学习方法,用于分类和回归。它对数据中蕴含的决策规则建模,以预测目标变量的值。 某些情况,例如下面的例子,决策树通过学习模拟一个包含一系列是否判断的正弦曲线。树越深,决策树的规则和拟合越复杂 ...
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归 ...
在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结。 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类 ...
在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数。 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN ...
一、标准化,均值去除和按方差比例缩放 数据集的标准化:当个体特征太过或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差。实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准 ...
本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归。 1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中,对Ridge回归做了一些介绍,以及什么时候适合用 Ridge回归。如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇 ...
我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结。 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类。因此要使用BIRCH来聚类,关键是 ...