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sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别--01
coding utf 8 from sklearn import preprocessing import numpy as np from sklearn preprocessing import StandardScaler Stand
sklearn
python
机器学习
sklearn实现支持向量机
机器学习入门实验之支持向量机 简单实验 使用sklearn完成 代码如下 注 本文章主要是为方便自己以后复习所学内容而写 并不做详细介绍 支持向量机 这里是线性核 sklearn自带软间隔支持向量机 import pandas as pd
机器学习
python
SVM
支持向量机
sklearn
10.机器学习sklearn-------手写数字识别实例
1 概念介绍 图像识别 Image Recognition 是指利用计算机对图像进行处理 分析和理解 以识别各种不同模式的目标和对像的技术 图像识别的发展经历了三个阶段 文字识别 数字图像处理与识别 物体识别 机器学习领域一般将此类识别问题
机器学习
sklearn
分类
机器学习实践(一)—sklearn之概述
1956年 人工智能元年 人类能够创造出人类还未知的东西 这未知的东西人类能够保证它不误入歧途吗 一 机器学习和人工智能 深度学习的关系 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 二 机器学习 深度学习的应用场
机器学习
机器学习实践
sklearn
pip 安装 sklearn or scikit-learn python3
安装 sklearn 1 安装 numpy scipy matplot pip3 install numpy scipy matplotlib i https pypi tuna tsinghua edu cn simple 2 安装 sk
blas
sklearn
scikitlearn
python
【机器学习】多项式回归的思想以及在sklearn中使用多项式回归(含示例+代码)
一 多项式回归 回归在我们的日常生活中有着广泛的应用 线性回归法有一个很大的局限性 就是假设数据背后是存在线性关系的 但是实际上 具有线性关系的数据集是相对来说比较少的 更多时候 数据之间是具有的非线性的关系 那么我们想要用线性回归法来对非
机器学习系列文章
机器学习
回归
sklearn
多项式回归
dataframe数据按行做线性拟合
转载 https blog csdn net m0 37324740 article details 79529963 数据形式 目的 对每一行进行线性拟合 计算斜率和评估斜率的不确定性 方法 调用python的sklearn包中的线性回归
python
统计学
python
sklearn
机器学习
sklearn GridSearchCV网格搜索和SVM的两个参数 C 和 gamma
GridSearchCV 它存在的意义就是自动调参 只要把参数输进去 就能给出最优化的结果和参数 GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合 通过交叉验证确定最佳效果参数 引用自 公众号 写bug的程旭源 个人博客 写bug的程旭源
python
sklearn
机器学习(2)——鸢尾花数据集
在上次房价数据集中做出一些改进 对鸢尾花数据集进行预测 需要导入的库 from sklearn datasets import load iris 导入鸢尾花数据集 from sklearn linear model import Logi
机器学习
sklearn
python
sklearn库简述-zstarling
文章目录 模型的选择与评估 划分数据集 评估模型 监督学习 最近邻 支持向量机 SVM 决策树 集成方法 朴素贝叶斯 线性回归 随机梯度下降 判别分析 模型的选择与评估 划分数据集 from sklearn model selection
算法
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sklearn
机器学习
支持向量机
4-3 嵌入法
文章目录 4 3 嵌入法 基础知识 项目案例 动手练习 4 3 嵌入法 请参考 数据准备和特征工程 中的相关章节 调试如下代码 基础知识 import pandas as pd from sklearn model selection im
CH3数据准备和特征工程
机器学习
python
sklearn
数据挖掘
【sklearn】fit()、transform()和fit_transform()的区别
fit Method calculates the parameters mu and sigma and saves them as internal objects 解释 简单来说 就是求得训练集X的均值 方差 最大值以及最小值等这
机器学习系列文章
sklearn
python
机器学习
Python-Regression
本文归纳整理了线性回归 LinearRegression 岭回归 Ridge Lasso回归 Lasso 弹性网 ElasticNet K近邻 SVM等10多种机器学习模块sklearn中回归算法调用及实现过程 有需要的可以参考一下 1 加
python
回归分析
sklearn
机器学习
Python机器学习库sklearn几种分类算法建模可视化(实验)
sklearn官网API查询API Reference scikit learn 1 2 2 documentation scikit learn中自带了一些数据集 比如说最著名的Iris数据集 数据集中第3列和第4列数据表示花瓣的长度和宽
sklearn
机器学习
python
数据处理中的归一化与反归一化
一 定义 数据归一化 标准化 是数据预处理的一项基础工作 不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位 为避免影响数据分析结果 消除指标之间的量纲影响 须对数据进行标准化处理 数据的归一化 normalization 是将数据按比例缩放 使之落
深度学习
sklearn
tensorflow
使用sklearn预处理数据之标准化、归一化、正则化
文章目录 前言 二值化 最小最大化 属性缩放 正则化 标准化 前言 sklearn preprocessing是sklearn库中非常重要的一个module 集成了很多预处理数据的方法 今天对常用的几个加以解释说明 二值化 sklearn
机器学习工具amp库
sklearn
数据预处理
标准化
归一化
sklearn中的归一化方法StandardScaler中的fit、transform和fit_transform
StandardScaler类 常用的数据归一化方式 减去平均值 然后通过标准差映射到均至为0的空间内 系统会记录每个输入参数的平均数和标准差 以便数据可以还原 sklearn preprocessing StandardScaler能够轻
sklearn
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机器学习
机器学习集成模型学习——Boosting集成学习(四)
Boosting Boosting模型是线性训练的 后面的模型会纠结于前一个模型预测错的部分 然后尝试把它修正 步骤如下 第一个模型用一部分训练集训练 得出这部分训练集上的错误点 错误的数据会有更大的概率被后续的模型选择 第二个模型再拿一部
机器学习
boosting
sklearn
机器学习-Sklearn-14(朴素贝叶斯)
机器学习 Sklearn 14 朴素贝叶斯 1 概述 1 1 真正的概率分类器 朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法 是一种专注分类的算法 朴素贝叶斯的算法根源就是基于概率论和数理统计的贝叶斯理论 因此它是根正苗
sklearn
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机器学习
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