利用scikit-learn庫實現隨機森林分類算法
自己實踐一下在本章學到一些方法 首先實踐核心的部分，怎么實現一個分類模型，並通過驗證曲線去優化模型，最后使用訓練出來的模型進行預測 In [20 ...
原文：PAM for Kmedoids algorithm, PAM算法的實現, kmeans 算法實現. 利用scikit-learn toolbox.
最近對clustering感興趣就自己寫了一個k mediods的實現. 這個算法據說是比kmeans要robust. 我覺得關鍵的不同就是cluster的中心點是一個真實的數據點 而不是構想出來的mean. 寫起來倒是很簡單, 最后vectorize用了cdist 函數 很好用. 先看結果 : 這是 個類 總共 個點的結果. 上代碼： 各種imports: 這里介紹一下我主要的數據結構 : me ...
2013-06-21 08:14 1 4892 推薦指數：
相關推薦
使用 scikit-learn 實現多類別及多標簽分類算法
多類別分類的。但是，當你需要自己修改算法的時候，也是可以使用scikit-learn實現多類別分類的前 ...
使用Python scikit-learn 庫實現神經網絡算法
1：神經網絡算法簡介 2：Backpropagation算法詳細介紹 3：非線性轉化方程舉例 4：自己實現神經網絡算法NeuralNetwork 5：基於NeuralNetwork的XOR實例 6：基於NeuralNetwork的手寫數字識別實例 7：scikit-learn中 ...
Scikit-learn的kmeans聚類
1. 生成隨機的二維數據： import numpy as np x1 = np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9]) x2 = ...
scikit-learn 不同聚類算法的比較
scikit-learn 不同聚類算法的比較 （轉載scikit-learn官方文檔） print( __doc__) import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from ...
k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚類實現( + MiniBatchKMeans)
來源：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70240628 之前一直用R，現在開始學python之后就來嘗試用Python來實現Kmeans。 之前用R來實現kmeans的博客：筆記︱多種常見聚類模型以及分群 ...
三種常見的聚類算法的python實現 kmeans、Hierarchical clustering、kmedoids
聚類是機器學習、數據挖掘相關的一類很常見的問題。關於聚類算法的介紹這里就不多寫了，因為無論是教科書還是網絡上都有太多的資料了。這里，用一個《Programming Collective Intelligence》中的聚類例子，寫幾個經典聚類算法的實現，分別 ...
scikit-learn的梯度提升算法（Gradient Boosting）使用
前言：本文的目的是記錄sklearn包中GBRT的使用，主要是官網各參數的意義；對於理論部分和實際的使用希望在只是給出出處，希望之后有時間能補充完整 摘要： 1.示例 2.模型主要參數 ...