簡介   自2007年發布以來，scikit-learn已經成為Python重要的機器學習庫了。scikit-learn簡稱sklearn，支持包括分類、回歸、降維和聚類四大機器學習算法。還包含了特征提取、數據處理和模型評估三大模塊。  sklearn是Scipy的擴展，建立在NumPy ...

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嶺回歸 嶺回歸是一種專用於共線性數據分析的有偏估計回歸方法，實質上是一種改良的最小二乘估計法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數更為符合實際、更可靠的回歸方法，對病態數據的擬合要強於最小二乘法。 使用sklearn.linear_model.Ridge進行嶺 ...

sklean 進行數據展示 sklearn model中的屬性 數據標准化 許多學習算法中目標函數的基礎都是假設所有的特征都是零均值並且具有同一階數上的方差（比如徑向基函數，支持向量機以及L1L2正則化項等）。如果某個特征 ...

https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 數據預處理 sklearn.preprocessing 標准化 （Standardization） 規范化（Normalization） 二值化 分類 ...

今天介紹一個機器學習包，sklearn。其功能模塊有regression\classification\clustering\Dimensionality reduction\data preprocessing\model selection 對我來說，常用的主要有regression（SVR ...

簡單線性回歸 線性回歸是數據挖掘中的基礎算法之一，從某種意義上來說，在學習函數的時候已經開始接觸線性回歸了，只不過那時候並沒有涉及到誤差項。線性回歸的思想其實就是解一組方程，得到回歸函數，不過在出現誤差項之后，方程的解法就存在了改變，一般使用最小二乘法進行計算。 使用 ...

　　網上有很多關於sklearn的學習教程，大部分都是簡單的講清楚某一方面，所以最好的教程其實就是官方文檔。 　　官方文檔地址：https://scikit-learn.org/stable/ （可是官方文檔非常詳細，同時許多人對官方文檔的理解和結構上都不能很好地把握，我也打算好好學習 ...