章節 SciKit-Learn 加載數據集 SciKit-Learn 數據集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可視化數據 SciKit-Learn 可視化數據:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 預處理數據 ...
sklearn中的PCA 真實的數據集 在notebook中 加載好需要的內容,手寫數字數據集 首先對數據集進行分割 相應的在X train中用shape可以看出來,其中有 個樣本,每個樣本有 個特征 結果如下 我們用KNN來訓練,引入方法,進行初始化以后進行fit 結果如下 看一下這樣的准確度是多少 結果如下 這就是我們使用全部的數據集進行訓練以后進行識別得到的結果 然后我們嘗試用sklearn ...
2021-01-20 14:14 0 357 推薦指數:
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scikit-learn 的 datasets 模塊包含測試數據相關函數,主要包括三類: datasets.load_*():獲取小規模數據集。數據包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():獲取大規模數據集。需要從網絡上下載,函數的第一個參數 ...
scikit-learn使用fetch_mldata無法下載MNIST數據集的問題 0. 寫在前面 參考書 《Python數據科學手冊》 工具 python3.5.1,Jupyter Lab 1. 問題描述 如題,顯示下載超時,鏈接不上,不能下載等。 2. 解決辦法 直接 ...
1、函數原型及參數說明 參數說明: n_components: 意義:PCA算法中所要保留的主成分個數n,也即保留下來的特征個數n 類型:int 或者 string,缺省時默認為None,所有成分被保留 ...
使用 scikit-learn 計算過程 使用 numpy 計算的過程 ...
本文在主成分分析(PCA)原理總結和用scikit-learn學習主成分分析(PCA)的內容基礎上做了一些筆記和補充,強調了我認為重要的部分,其中一些細節不再贅述。 Jupiter notebook版本參見我的github: https://github.com/konatasick ...
scikit-learn中的數據歸一化 在機器學習使用數據歸一化的時候有一個重要的注意事項 我們對訓練數據進行均值和方差的處理,得到mean_train以及std_train,但是在對測試數據進行歸一化的時候,是不能直接用測試數據的均值和方差來進行歸一化的,應該使用訓練數據的均值和方差 ...
之前總結過關於PCA的知識:深入學習主成分分析(PCA)算法原理。這里打算再寫一篇筆記,總結一下如何使用scikit-learn工具來進行PCA降維。 在數據處理中,經常會遇到特征維度比樣本數量多得多的情況,如果拿到實際工程中去跑,效果不一定好。一是因為冗余的特征會帶來一些噪音,影響計算 ...