机器学习scikit-learn scikit-learn官网学习资料非常丰富，完全可以自学： http://scikit-le...
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2017-05-24 16:57:00
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安装如果使用的Anaconda发布的Python版本，可以使用下列命令来安装scikit-learn机器学习库：conda install -c anaconda scikit-learn验证安装完成以后，可以使用下列的方法来进行版本的简单验证，从显示的版本信息上看，目前作者使用的版本号为0.19.1的scikit-learn：bj-m-211510a:tools jinguang1$ pythonPython 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, A
原创
2021-08-13 09:31:02
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内容概要 怎样使用pandas读入数据怎样使用seaborn进行数据的可视化scikit-learn的线性回归模型和用法线性回归模型的评估測度特征选择的方法 作为有监督学习，分类问题是预測类别结果，而回归问题是预測一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探
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2016-02-25 08:10:00
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1. Support Vector Machines支持向量机（SVM）是一组用于分类（classification）， 回
原创
2022-02-28 15:50:22
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1. Support Vector Machines支持向量机（SVM）是一组用于分类（classification）， 回归(regression)和异常值检测(outliers detection)的监督学习方法。支持向量机的优点是：在高维空间有效。在维度数量大于样本数量的情况下仍然有效。在决策功能（称为支持向量）中使用训练点的子集，因此它也是内存有效的。多功能：可以为决策功能指定不同的
原创
2021-12-30 11:26:44
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scikit-learn这个是正版的版本 合在一起的是盗版的，千万不要用
原创
2022-06-16 09:02:08
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XGBoost算法• XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GB
原创
2022-12-14 16:22:49
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至于聚类的地含义，以及我们熟悉的KMeans算法，基于层次的，基于密度的，我们之前
原创
2022-12-14 16:24:04
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SVM算法既可用于回归问题，比如SVR(Support Vector Regression，支持向量回归）也可以用于分类问题，比如SVC（Support Vector Classification，支持向量分类）这里简单介绍下SVR：https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm-regression SVM解决回归问
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2017-07-17 18:51:00
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“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性。大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的、没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据，那么需要进行一些特征处理，特征的缩放等等，满足训练数据的要求。我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用Scikit-learnPython语言的机器学习工具所有人都适用，可在不同的上下文中重用基
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2023-12-20 09:27:17
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当我们训练模型的时候，首先得要有数据进行训练。我们拥有一定的数据集的时候，我们不会用所有数据去训练，因为这样我们会不知
原创
2022-12-14 16:22:29
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特征选择是从已经存在的特征中选择相关性，信息量最多的特征。特征创造，比如降维
原创
2022-12-14 16:22:38
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Scikit-learn使用总结
作者
Cer_ml
在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我
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2023-07-11 13:33:51
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目录1 概述2 操作2.1 加载、训练、测试数据集2.2 数据预处理2.3 创建模型2.4 模型拟合2.5 预测2.6 评估模型性能2.7 模型调整
原创
2022-08-16 01:21:36
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本文主要介绍sklearn中关于朴素贝叶斯模型的用法,其中主要包含以下两类模型:离散型:所有维度的特征都是离散型的随机变量连续型
原创
2021-12-30 11:08:07
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本文主要介绍sklearn中关于朴素贝叶斯模型的用法,其中主要包含以下两类
原创
2022-02-22 13:50:52
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transformer sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.OneHotEncoder() sklearn.preprocessing.Ro ...
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2021-07-21 14:12:00
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