import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.linear_mod ...

　　　　　　對於想深入了解線性回歸的童鞋，這里給出一個完整的例子，詳細學完這個例子，對用scikit-learn來運行線性回歸，評估模型不會有什么問題了。 1. 獲取數據，定義問題 　　　　沒有數據，當然沒法研究機器學習啦。:) 這里我們用UCI大學公開的機器學習數據來跑線性回歸 ...

　　　　局部線性嵌入(Locally Linear Embedding，以下簡稱LLE)也是非常重要的降維方法。和傳統的PCA，LDA等關注樣本方差的降維方法相比，LLE關注於降維時保持樣本局部的線性特征，由於LLE在降維時保持了樣本的局部特征，它廣泛的用於圖像圖像識別，高維數據可視化等領域。下面 ...

1. Dataset 　　scikit-learn提供了一些標准數據集（datasets），比如用於分類學習的iris 和 digits 數據集，還有用於歸約的boston house prices 數據集。 其使用方式非常簡單如下所示 ...

scikit-learn點滴 scikit-learn是非常漂亮的一個機器學習庫,在某些時候,使用這些庫能夠大量的節省你的時間,至少,我們用Python,應該是很難寫出速度快如斯的代碼的. scikit-learn官方出了一些文檔,但是個人覺得,它的文檔很多東西都沒有講清楚,它說算法原理 ...

首先是sklearn的官網：http://scikit-learn.org/stable/ 在官網網址上可以看到很多的demo，下邊這張是一張非常有用的流程圖，在這個流程圖中，可以根據數據集的特征，選擇合適的方法。 2.sklearn使用的小例子 ...

scikit-learn官網：http://scikit-learn.org/stable/index.html scikit-learn中文網站：http://sklearn.apachecn.org/ windows10安裝配置scikit-learn步驟 作者：就是楊宗鏈接：https ...

　　　　scikit-learn對於線性回歸提供了比較多的類庫，這些類庫都可以用來做線性回歸分析，本文就對這些類庫的使用做一個總結，重點講述這些線性回歸算法庫的不同和各自的使用場景。 　　　　線性回歸的目的是要得到輸出向量\(\mathbf{Y}\)和輸入特征\(\mathbf{X}\)之間 ...