1、scikit-learn库简介
scikit-learn是一个整合了多种常用的机器学习算法的Python库，又简称skLearn。scikit-learn非常易于使用，为我们学习机器学习提供了一个很好的切入点。
2、机器学习基础
机器学习这门学科主要分为有监督学习、无监督学习，以及强化学习。有监督学习指的是使用有类标的训练数据构建模型，
Pipeline: Parameters steps : 步骤：列表(list) 被连接的（名称，变换）元组（实现拟合/变换）的列表，按照它们被连接的顺序，最后一个对象是估计器(estimator)。memory:内存参数,Instance of sklearn.external.joblib.Me ...
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2021-07-21 10:27:00
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一.机器学习的目标机器学习是实现人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习，改善具
原创
2022-07-14 10:31:07
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自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估者三大模块。sklearn是Scipy的扩展，建立在Numpy和matplolib库的基础上。利用这几大模块的优势，可以大大的提高机器学习的效率。sklearn拥有着完善的文档，上手...
原创
2021-06-10 17:04:58
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自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估者三大模块。sklearn是Scipy的扩展，建立在Numpy和matplolib库的基础上。利用这几大模块的优势，
原创
2022-03-01 10:27:16
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这一篇虽然叫做：十分钟上手sklearn：特征提取，常用模型，但是写着写着我就想把每一个模型都详细说一下，所以也可以看作是机器学习算法概述了。上一篇我们讲解了如何安装sklearn,导入自带数据集，创建数据，对数据进行预处理，通过上一篇的讲解，相信大家能够感受到sklearn的强大之处。 这一篇，我们将对sklearn中有关特征提取，常用模型进行讲解。 主要内容包括： 1.PCA算法 2.LDA算
本文由观看B站黑马视频所写机器学习的概述人工智能概述机器学习与人工智能、深度学习机器学习、深度学习能做些什么什么是机器学习解释
原创
2022-05-15 12:57:29
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文章目录sklearnscikit-learn数据集`sklearn.datasets`：加载获取流行数据集`sklearn`大数据集`sklearn`数据集返回值介绍查看数据分布seaborn数据集划分api交叉验证概念目的api机器学习基本流程特征预处理归一化标准化 sklearnscikit-learn数据集sklearn.datasets：加载获取流行数据集datasets.load_*
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2024-02-04 00:37:13
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由于疫情学校还不让回去，只能在家对着这台笔记本折腾，搭建环境就要了我半条命，虽然网上有好多傻瓜级教程，也覆盖不了每个人会遇到的各种各样的情况，小白有许多问号，或许是很简单的问题，可没人指导就是弱小无助又委屈。回顾一下这曲折坎坷的经历。我为了学python直接下载了python3.8，用它自带的IDLE跑了一些简单的实验熟悉语法，后来想着要用正规一点的吧，考虑自己以前就有VisualStudio20
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2023-12-23 08:05:44
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文章目录前言单输出分类问题KN分类器质心分类器NCA直接分类降维对比识别手写数字回归问题多输出人脸示例 前言由于项目需要使用近邻算法进行分类，便读了一些官方案例。单输出分类问题KN分类器scikit-learn实现了两个不同的最近邻分类器：KNeighborsClassifier基于实现学习RadiusNeighborsClassifier,在数据未被均匀采样的情况下，基于半径的邻居分类Radi
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2023-12-24 18:52:22
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Python机器学习库sklearn.model 一、总结 一句话总结： sklearn（scikit-learn）库的功能非常强大，可以解决Classification、Regression、Clustering、Dimensionality reduction等问题 1、train_test_s
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2020-07-25 15:20:00
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程逻辑分类的相关的知识内容可以参考参数penalty : str, ‘l1’ or ‘l2’LogisticRegression和LogisticRegressionCV默认就带了正则化项。penalty参数可选择的值为"l1"和"l2"，分别对应L1的正则化和L2的正则化，默认是L2的正则化。在调参时如果我们主要的目的只是为了解决
原创
2022-03-27 16:55:53
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程PCA主成分分析准确的PCA和概率解释：PCA 用于对一组连续正交分量中的多变量数据集进行方差最大方向的分解。 在 scikit-learn 中， PCA 被实现为一个变换对象， 通过 fit 方法可以降维成 n 个成分， 并且可以将新的数据投影(project, 亦可理解为分解)到这些成分中。可选参数 whiten=True 使
原创
2018-01-04 10:30:55
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于阈值的特征============from sklearn.feature_sel
原创
2018-04-09 15:23:44
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程这里只讲述sklearn中如何使用线性回归进行估值预测。参数：fit_intercept: 布尔型，默认为true说明：是否对训练数据进行中心化。如果该变量为false，则表明输入的数据已经进行了中心化，在下面的过程里不进行中心化处理；否则，对输入的训练数据进行中心化处理normalize布尔型，默认为false说明：是否对数据进
原创
2018-01-04 20:06:22
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机器学习常用算法小结有监督有答案的商用最多的，主要是分类无监督没有答案半监督部分有答案使用有答案的数据进行训练模型，然后使用陌生数据进行验证过拟合和欠拟合过拟合：使用样本的特征过多，导致很多无用的特征被加入到计算中，导致模型泛化受到过多无用特征的影响，精度变得很低欠拟合：在选取特征时，选取的过于简单，主要的特征没有获取，导致模型在测试集上的表现很差kNNk近邻算法距离抽象的问题，采用欧式距离最近的
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2024-01-02 08:55:06
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一、K邻近算法的基本概念 一个样本在特征空间中最邻近(距离)的K个样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。二、sklearn使用欧氏距离实现KNN算法 # 倒入sklearn库中的KNN算法类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 创建KNN算法实例并设置K值
KNN_classifier = KNeighb
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2024-02-02 06:11:02
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import os,sysimport pandas as pdimport numpy as npimport datetimeimport pandas_datareader.data as webimport mathimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import stylefrom sklearn.model_se...
原创
2022-12-05 15:52:05
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引言：深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档，须要较深厚的理论基础。可是。要将sklearn应用于实际的项目中，仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握，就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问题。 本文选自《全栈数据之门》。将向你介绍通过三个步骤来解决详细的机器学习问题。 sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库。一般简称为sklearn。眼下算
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2024-09-03 20:02:13
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sklearn数据集数据集划分sklearn机器学习算法的实现-估计器在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，分类器和回归器都属于estimator，是一类实现了算法的API1、用于分类的估计器：sklearn.neighbors k-近邻算法sklearn.naive_bayes 贝叶斯sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑
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2024-06-10 10:20:30
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