Python中的支持向量机SVM的使用（有实例）
除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法 ...
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kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法
一、KNN算法概述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样 ...
使用sklearn做单机特征工程
目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对 ...
Python机器学习库sklearn的安装
Python机器学习库sklearn的安装 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口，可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。 Ubuntu14.04系统上安装 安装 ...
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 ...
scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析
概要 在 sklearn 包中，OneHotEncoder 函数非常实用，它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值。本篇详细讲解该函数的用法，也可以参考官网 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。 解析 该函 ...
结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
作者：Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都 ...
机器学习 | 算法笔记- 线性回归（Linear Regression）
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 k近邻（KNN） 决策树 线性回归 ...
Python超参数自动搜索模块GridSearchCV上手
sklearn模块的GridSearchCV模块，能够在指定的范围内自动搜索具有不同超参数的不同模型组合，有 ...
使用sklearn进行集成学习——实践
系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 ...