sklearn於2006年問世於Google,是使用python語言編寫的、基於numpy、scipy和matplotlib的一個機器學習算法庫,設計的非常優雅,它讓我們能夠使用同樣的接口來實現所有不同的算法調用。 1、三大模塊和六大功能 1.1監督學習模塊 算法 ...
作者 Michael Chau 編譯 VK 來源 Towards Data Science 大家都知道Scikit Learn 它是數據科學家基本都知道的產品,提供了幾十種易於使用的機器學習算法。它還提供了兩種現成的技術來解決超參數調整問題:網格搜索 GridSearchCV 和隨機搜索 RandomizedSearchCV 。 這兩種技術都是找到正確的超參數配置的強力方法,但是這是一個昂貴和耗時 ...
2020-10-27 21:36 0 457 推薦指數:
sklearn於2006年問世於Google,是使用python語言編寫的、基於numpy、scipy和matplotlib的一個機器學習算法庫,設計的非常優雅,它讓我們能夠使用同樣的接口來實現所有不同的算法調用。 1、三大模塊和六大功能 1.1監督學習模塊 算法 ...
1.10. Decision Trees 決策樹(Decision Trees ,DTs)是一種無監督的學習方法,用於分類和回歸。它對數據中蘊含的決策規則建模,以預測目標變量的值。 某些情況,例如下面的例子,決策樹通過學習模擬一個包含一系列是否判斷的正弦曲線。樹越深,決策樹的規則和擬合越復雜 ...
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 ...
在BIRCH聚類算法原理中,我們對BIRCH聚類算法的原理做了總結,本文就對scikit-learn中BIRCH算法的使用做一個總結。 1. scikit-learn之BIRCH類 在scikit-learn中,BIRCH類實現了原理篇里講到的基於特征樹CF Tree的聚類 ...
在DBSCAN密度聚類算法中,我們對DBSCAN聚類算法的原理做了總結,本文就對如何用scikit-learn來學習DBSCAN聚類做一個總結,重點講述參數的意義和需要調參的參數。 1. scikit-learn中的DBSCAN類 在scikit-learn中,DBSCAN ...
一、標准化,均值去除和按方差比例縮放 數據集的標准化:當個體特征太過或明顯不遵從高斯正態分布時,標准化表現的效果較差。實際操作中,經常忽略特征數據的分布形狀,移除每個特征均值,划分離散特征的標准 ...
本文將用一個例子來講述怎么用scikit-learn和pandas來學習Ridge回歸。 1. Ridge回歸的損失函數 在我的另外一遍講線性回歸的文章中,對Ridge回歸做了一些介紹,以及什么時候適合用 Ridge回歸。如果對什么是Ridge回歸還完全不清楚的建議閱讀我這篇 ...
我們對BIRCH聚類算法的原理做了總結,本文就對scikit-learn中BIRCH算法的使用做一個總結。 1. scikit-learn之BIRCH類 在scikit-learn中,BIRCH類實現了原理篇里講到的基於特征樹CF Tree的聚類。因此要使用BIRCH來聚類,關鍵是 ...