sklearn庫簡單介紹
sklearn庫簡單介紹 一、總結 一句話總結： sklearn庫的共分為6大部分，分別用於完成【數據的預處理、模型選擇、分類任務、回歸任務、聚類任務和降維任務】。 【各種機器學習方法很多都有現成的】，非常非常好用的一個庫 1、sklearn庫-分類任務？ 比如最近 ...
原文：關於 sklearn.decomposition.KernelPCA的簡單介紹
注意 ：書上說consin PCA 比缺省的linear PCA要好，是不是consin PCA更緊致，數據不發散. 始終搞不懂什么時候用，什么時候不用 fit X, y None Fit the model from data in X.ParametersX: array like, shape n samples, n features :Training vector, where n ...
2016-03-19 11:43 0 3000 推薦指數：
相關推薦
sklearn.decomposition.PCA 主成分分析參數詳解
官網：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html 官網語法如下： 參數： 1.n_components：這個參數可以幫我們指定希望PCA降維后的特征維度 ...
sklearn.neighbors.kneighbors_graph的簡單屬性介紹
1、n_neighbors：整數，可選（默認值為5）,用k_neighbors查找的近鄰數。 2、radius：浮點數，可選（默認值為1.0） 3、algorithm：{‘auto’ ...
sklearn GMM模型介紹
參考 SKlearn 庫 EM 算法混合高斯模型參數說明及代碼實現 和 sklearn.mixture.GaussianMixture 以前的推導內容： GMM 與 EM 算法 記錄下常用的參數，以及函數。 參數說明 1. n_components: 混合高斯 ...
非常詳細的sklearn介紹
非常詳細的sklearn介紹 https://blog.csdn.net/algorithmPro/article/details/103045824 ...
Python-sklearn模型介紹
一、模型開發 sklearn為所有模型提供了非常相似的接口，這樣使得我們可以更加快速的熟悉所有模型的用法。在這之前我們先來看看模型的常用屬性和功能 1. 線性回歸 2. 邏輯回歸 3. 朴素貝葉斯算法NB 4. 決策樹DT ...
sklearn簡單線性回歸
...
Python數模筆記-Sklearn（1） 介紹
1、SKlearn 是什么 Sklearn（全稱 SciKit-Learn），是基於 Python 語言的機器學習工具包。 Sklearn 主要用Python編寫，建立在 Numpy、Scipy、Pandas 和 Matplotlib 的基礎上，也用 Cython編寫了一些核心 ...