QWERDF007
QWERDF007

sklearn.pipeline 之 FeatureUnion

FeatureUnion 将多个转换器组合成一个新的对象，在拟合过程中，每个转换器都独立地拟合数据，并行进行，并且输出的特征矩阵被并排排列在一个大的矩阵中。FeatureUnion 能和 Pipeline 组合使用。

Usage:
FeatureUnion 和 Pipeline 一样，也是由一个 (key, value) 列表构建，key 是评估器对象 value 的名称，value 还可以是 Pipleline。

from sklearn.pipeline import FeatureUnion
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA

estimators = [('linear_pca', PCA()), ('kernel_pca', KernelPCA())]
combined = FeatureUnion(estimators)

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    Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。 不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
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