原文:Python數據挖掘-使用sklearn包

使用sklearn包 CountVectorizer是通過fit transform函數將文本中的詞語轉換為詞頻矩陣 get feature names 可看到所有文本的關鍵字 vocabulary 可看到所有文本關鍵字和其位置 toarray 可以看到詞頻矩陣的結果 TfidfTransformer是統計CountVectorizer中每個詞語的tf idf權值 TfidfVectorizer可 ...

2018-10-03 11:41 0 1407 推薦指數:

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Python機器學習筆記:使用sklearn做特征工程和數據挖掘

  特征處理是特征工程的核心部分,特征工程是數據分析中最耗時間和精力的一部分工作,它不像算法和模型那樣式確定的步驟,更多的是工程上的經驗和權衡,因此沒有統一的方法,但是sklearn提供了較為完整的特征處理方法,包括數據預處理,特征選擇,降維等。首次接觸到sklearn,通常會被其豐富且方便的算法 ...

Sun Feb 17 00:27:00 CST 2019 0 4081
使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1)

使用sklearn進行數據挖掘系列文章: 1.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1) 2.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(2)—划分測試集 3.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(3)—繪制數據的分布 4.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測 ...

Wed Oct 25 05:03:00 CST 2017 0 5964
【轉】使用sklearn優雅地進行數據挖掘

這里是原文 目錄 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 數據挖掘的步驟 1.2 數據初貌 1.3 關鍵技術並行處理 並行處理 2.1 整體並行處理 2.2 部分並行處理流水線處理自動化調參持久化回顧總結參考資料使用 ...

Sat Jun 25 13:57:00 CST 2016 1 9782
使用sklearn優雅地進行數據挖掘

目錄 1 使用sklearn進行數據挖掘   1.1 數據挖掘的步驟   1.2 數據初貌   1.3 關鍵技術2 並行處理  2.1 整體並行處理  2.2 部分並行處理3 流水線處理4 自動化調參5 持久化6 回顧7 總結8 參考資料 1 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 ...

Wed May 04 19:46:00 CST 2016 23 77521
Python數據挖掘

Python之所以如此流行,原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能,而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能(如科學計算、矢量計算、可視化等),其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能,以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...

Fri Jun 08 19:19:00 CST 2018 0 790
Python 數據挖掘 工具整理

連接器與io 數據庫 類別 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ...

Thu Dec 08 04:30:00 CST 2016 0 10076
 
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