章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 ...
sklearn中的PCA 真实的数据集 在notebook中 加载好需要的内容,手写数字数据集 首先对数据集进行分割 相应的在X train中用shape可以看出来,其中有 个样本,每个样本有 个特征 结果如下 我们用KNN来训练,引入方法,进行初始化以后进行fit 结果如下 看一下这样的准确度是多少 结果如下 这就是我们使用全部的数据集进行训练以后进行识别得到的结果 然后我们尝试用sklearn ...
2021-01-20 14:14 0 357 推荐指数:
章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 ...
scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集。数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集。需要从网络上下载,函数的第一个参数 ...
scikit-learn使用fetch_mldata无法下载MNIST数据集的问题 0. 写在前面 参考书 《Python数据科学手册》 工具 python3.5.1,Jupyter Lab 1. 问题描述 如题,显示下载超时,链接不上,不能下载等。 2. 解决办法 直接 ...
1、函数原型及参数说明 参数说明: n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n 类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留 ...
使用 scikit-learn 计算过程 使用 numpy 计算的过程 ...
本文在主成分分析(PCA)原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充,强调了我认为重要的部分,其中一些细节不再赘述。 Jupiter notebook版本参见我的github: https://github.com/konatasick ...
scikit-learn中的数据归一化 在机器学习使用数据归一化的时候有一个重要的注意事项 我们对训练数据进行均值和方差的处理,得到mean_train以及std_train,但是在对测试数据进行归一化的时候,是不能直接用测试数据的均值和方差来进行归一化的,应该使用训练数据的均值和方差 ...
之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算 ...