【scikit-learn

Python数据分析及Anaconda集成包安装

从本博客开始，将系统的学习Python的数据分析的六大模块numpy、scipy、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras，有关Python的基础知识，可以看我的博客http
Corwien·2020-08-24 14:03

scikit-learn系列之回归算法筛查

本文中会展示七种适用于回归问题的算法，我们可以使用scikit-learn进行算法筛查。其中包括4个线性算法和3个非线性算法。四个线性算法LinearRegressionRidgeRegressi
coolspider2015·2020-08-24 13:27

通过euclidean_distances计算向量之间的距离

在scikit-learn包中，有一个euclidean_distances方法，可以用来计算向量之间的距离。
Wang_AI·2020-08-24 13:03

用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器

scikit-learn是一个广泛应用的机器学习Python库，它封装了包括朴素贝叶斯在内的若干基础算法。在这篇博客里，我们希望用朴素贝叶斯实现对短文本（新闻标题）的分类。
2shou·2020-08-24 13:26

sklearn 出现 cannot import name 'plot_tree' 与 module 'sklearn.tree' has no attribute 'plot_tree' 问题解决

绘制决策树的问题问题：ImportError:cannotimportname'plot_tree'或module'sklearn.tree'hasnoattribute'plot_tree'问题原因：scikit-learn
CASTTim·2020-08-24 12:07

11 主题模型 - 代码案例二 - scikit-learn中的LDA模型

10主题模型-代码案例一-LDA主题模型初识#加载数据withopen('./1.txt','r',encoding='utf-8')asf1:res1=f1.read()withopen('./2.txt','r',encoding='utf-8')asf2:res2=f2.read()withopen('./3.txt','r',encoding='utf-8')asf3:res3=f3.re
白尔摩斯·2020-08-24 07:35

机器学习 Python scikit-learn 中文文档（10）Scikit-Learn 处理文本数据

Scikit-Learn处理文本数据与官方文档完美匹配的中文文档，请访问http://studyai.com学习教程的配置项加载20newsgroups数据集从文本文件中抽取特征词袋(Bagsofwords
ScorpioDoctor·2020-08-24 05:59

scikit-learn 文本挖掘概念

文本挖掘textmining知识密集的处理过程，使用分析工具与文档集合动态交互。类似于数据挖掘的方式，文本挖掘旨在通过识别令人感兴趣的模式来提取和搜索数据源中有用信息。数据来源是文档集合，不是形式化的数据库记录，是非结构化的文本数据集合。将文字转化为数字，算法可以应用到大型文档数据库。将文本转化为结构化，数字格式，并应用分析算法需要知道如何使用和整合这些技术来处理文本，范围包括文本个体到整个文件的
喂鱼W_y·2020-08-24 04:13

LightGBM Python 软件包的基本演练.

Python包的相关介绍其它有用的链接列表Python例子PythonAPI参数优化视频介绍安装安装Python软件包的依赖,setuptools,wheel,numpy和scipy是必须的,scikit-learn
Aaron_028·2020-08-24 04:21

四、数据标准化 Scikit-learn Preprocessing

一、标准化、去均值、方差缩放（variancescaling）1.原理介绍通过将属性值按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0.0~1.0，对属性规范化。有很多数据规范化的方法，这里我们将介绍三种：最小--最大规范化，z-score规范化，按小数定标规范化和最大绝对值缩放。下面简单介绍着几种规范化的原理：（1）最小--最大规范化最小--最大规范化对原始数据进行线性变换。假定minA和maxA分别
Nicole_Liang·2020-08-24 04:02

[译]使用scikit-learn进行机器学习的简介(教程1)

4568806.html原文地址：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译：TaceyWong概要：该章节，我们将介绍贯穿scikit-learn
weixin_33924312·2020-08-24 03:37

Scikit-Learn模块学习笔记——数据集模块datasets

scikit-learn的datasets模块包含测试数据相关函数，主要包括三类：datasets.load_*()：获取小规模数据集。
weixin_30762087·2020-08-24 03:50

scikit-learn模块学习笔记(数据预处理模块preprocessing)

本篇文章主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块，它可以对数据进行标准化。preprocessing模块提供了数据预处理函数和预处理类，预处理类主要是为了方便添加到pipeline过程中。以下内容包含了一些个人观点和理解，如有疏漏或错误，欢迎补充和指出。数据标准化数据标准化：当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时，标准化表现的效果较差。实际操作中，经常
weixin_30478757·2020-08-24 03:55

scikit-learn 多分类混淆矩阵

注：有些markdown语法没渲染出来，可以简书查看：scikit-learn多分类混淆矩阵前面sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix是scikit-learn0.21
weixin_30354675·2020-08-24 03:46

6.0 —随机森林原理（RF）和集成学习（Bagging和Pasting）

这就是votingclassifier我们看下代码：我们手写的集成学习方法，和scikit-learn中的集成学习方法，最终得
LHboboo·2020-08-24 03:51

处理文本数据(scikit-learn 教程3)

出处：http://www.cnblogs.com/taceywong/p/5907221.html本教程的主要目标是通过分析包含二十个不同话题的文档集合这以实际任务,来介绍scikit-learn中文本数据处理相关的主要工具
Pd-pony·2020-08-24 03:41

应用scikit-learn做文本分类

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark，只好自己跑程序，走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类（最好要所有类分类结果，全部或取部分特征无所谓）麻烦留言告知下现在的benchmark，万谢！嗯，说正文。20newsgroups官网上给出了3个数据集，这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz。分为以下几个过程：加载数据集提feature
小飞侠-2·2020-08-24 01:53

第10章 评价分类结果 学习上

目录1准确度的陷阱和混淆矩阵2混淆矩阵confusionmatrix3精准率和召回率4实现混淆矩阵、精准率和召回率scikit-learn中的混淆矩阵，精准率和召回率1准确度的陷阱和混淆矩阵分类算法的评价分类准确度来评价好
天人合一moonlight·2020-08-24 01:24

scikit-learn：构建文本分类的“pipeline”简化分类过程、网格搜索调参

前两篇分别将“加载数据”和“提取tf、tf-idf，进而构建分类器”，其实这个过程，vectorizer=>transformer=>classifier，早已被“scikit-learnprovidesaPipelineclass”一下就可以搞定：本篇翻译：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_te
mmc2015·2020-08-24 01:48

【scikit-learn】04：sklearn库下进行文本数据分析

【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简单介绍【scikit-learn】02：使用sklearn库进行统计学习【scikit-learn】03：将sklearn库用于非监督性学习聚类
墨竹 | kevinelstri·2020-08-24 00:07

八、用scikit-learn做特征提取

现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址分类变量的特征提取比如城市作为一个特征，那么就是一系列散列的城市标记，这类特征我们用二进制编码来表示，是这个城市为1，不是这个城市为0比如有三个城市：北京、天津、上海，我们用sciki
jiangjingxuan·2020-08-24 00:34

机器学习-分类问题评估方法

常用的衡量指标对于分类问题的结果评估，主要评估手段见下面表格指标描述Scikit-learn函数Precision精准度fromsklearn.metricsimportprecision_scoreRecall
hxcaifly·2020-08-24 00:53

大数据、机器学习、深度学习Python库必备速查表，快来收藏！

KailashAhirwar作者的一个项目cheatsheets-ai，该项目包含了从不同渠道收集的数十张速查表，涉及到大数据分析、机器学习和深度学习等领域，包括数据科学相关库Pandas、PySpark等，机器学习相关库Scikit-learn
大数据学习02·2020-08-24 00:03

scikit-learn的用法（一）རྗེས་ནས་བོད་ཡིག་གི་ཆ་འཕྲིན་སྒྲིག་གཅོད་སྐོར་མུ་འགོད་བྱ་རྒྱུ།

本文主要使用scikit-learn中的KNN算法进行Iris数据集的分类。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
至尊宝_40d4·2020-08-24 00:04

机器学习sklearn 以及流程方法

http://python.jobbole.com/86910/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。
erinapple·2020-08-24 00:14

scikit-learn学习之预处理（preprocessing）一

一、标准化，均值去除和按方差比例缩放数据集的标准化：当个体特征太过或明显不遵从高斯正态分布时，标准化表现的效果较差。实际操作中，经常忽略特征数据的分布形状，移除每个特征均值，划分离散特征的标准差，从而等级化，进而实现数据中心化。scale1>>>fromsklearnimportpreprocessing2>>>importnumpyasnp3>>>X=np.array([[1.,-1.,2.],
bangang9800·2020-08-23 23:23

机器学习：决策树（CART 、决策树中的超参数）

非参数学习的算法都容易产生过拟合；一、决策树模型的创建方式、时间复杂度1）创建方式决策树算法既可以解决分类问题，又可以解决回归问题；CART创建决策树的方式：根据某一维度d和某一个阈值v进行二分；（得到的是一个二叉树）scikit-learn
ab1213456·2020-08-23 23:45

python和机器学习 第十章 分类算法的评价——混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score

、分类准确度对于极度偏斜的数据，只使用分类准确度是远远不够的2、混淆矩阵1、二分类问题2、精准率预测为1的事件，预测成功的概率3、召回率对于实际发生的事件1，预测成功的概率4、精准率和召回率的意义5、scikit-learn
把小兔打哭·2020-08-23 23:19

【scikit-learn】05：sklearn文本分类及评价指标

【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简单介绍【scikit-learn】02：使用sklearn库进行统计学习【scikit-learn】03：将sklearn库用于非监督性学习聚类
墨竹 | kevinelstri·2020-08-23 22:28

使用scikit-learn进行文本分类

scikit-learn简介scikit-learn是Python最为流行的一个机器学习库。
chuanjiang9220·2020-08-23 22:39

机器学习：评价分类结果（多分类问题中的混淆矩阵）

一、其它查看文档的方式：API、help()通过查scikit-learn库的API，查看scikit-learn中各个模块下的各个方法的功能、用法；模块的方法下有多种参数，每一种参数有多种设置，第一个设置为该参数的默认状态
ab1213456·2020-08-23 22:32

实用机器学习模板 pipeline - 5 分钟快速搭建模型

如果想要快速的搭建机器学习的模型，scikit-learn是最好的工具之一，他提供的packages能够快速帮助我们使用Python搭建起一个机器学习模型，在这里我们就用一个cheatsheet来快速展示一个用机器学习
Rita_曾小辰·2020-08-23 19:03

TextGrocery，更好用的文本分类Python库

如果用上scikit-learn这样的庞然大物，更有种高射炮打蚊子的异样感。有没有可能把最好的文本分类算法，包装成一个超级简单的工具提供给大家？这是我开发TextGrocery的初衷。设计
2shou·2020-08-23 11:00

Python 机器学习模块介绍

scikit-learn是Python的机器学习库：·它是进行数据挖掘和数据分析的简单而高效的工具·任何人都可使用,可在多种场景/上下文复用·基于NumPy,SciPy和matplotlib构建·开放源代码
sinat_41742437·2020-08-23 11:01

使用 Doc2Vec & Logistic Regretion 进行多类文本分类

使用Scikit-Learn进行多类文本分类时使用相同的数据集，在本文中，我们将使用Gensim中的doc2vec技术按产品对投诉叙述进行分类。
Adam坤·2020-08-22 23:15

使用scikit-learn解决文本多分类问题(附python演练)

在我们的商业世界中，存在着许多需要对文本进行分类的情况。例如，新闻报道通常按主题进行组织;内容或产品通常需要按类别打上标签;根据用户在线上谈论产品或品牌时的文字内容将用户分到不同的群组......但是，互联网上的绝大多数文本分类文章和教程都是二文本分类，如垃圾邮件过滤（垃圾邮件与正常邮件），情感分析（正面与负面）。在大多数情况下，我们的现实世界问题要复杂得多。因此，这就是我们今天要做的事情：将消费
weixin_33816611·2020-08-22 23:40

机器学习中Python环境的配置问题

比如常用的：Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、tensorflow等。Tensorflow是深度学习的框架，相信大家也比较熟悉。
只为今天i·2020-08-22 22:37

scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析

概要在sklearn包中，OneHotEncoder函数非常实用，它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值。本篇详细讲解该函数的用法，也可以参考官网sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。解析该函数在sklearn.preprocessing类中，格式为：OneHotEncoder(n_values=’auto’,categorical_featur
.Hw·2020-08-22 14:12

scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析

概要在sklearn包中，OneHotEncoder函数非常实用，它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值。本篇详细讲解该函数的用法，也可以参考官网sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。解析该函数在sklearn.preprocessing类中，格式为：OneHotEncoder(n_values=’auto’,categorical_featur
weixin_30867015·2020-08-22 14:36

【转 】scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析

转自：https://www.cnblogs.com/zhoukui/p/9159909.html概要sklearn包中的OneHotEncder又称独热编码，作用：将定性特征转化为定量特征。解析该函数在sklearn.preprocessing类中，格式为：OneHotEncoder(n_values=’auto’,categorical_features=’all’,dtype=,sparse
weixin_30273501·2020-08-22 14:38

scikit-learn中离散特征二值化

scikit-learn中离散特征二值化最近在看西瓜书用scikit-learn中的CART去跑西瓜数据集，结果遇到麻烦了，西瓜数据集特征不光离散的，而且还是中文的。。
天泽28·2020-08-22 14:25

Scikit-learn快速入门教程和实例

转自：https://blog.csdn.net/linxid/article/details/79104130Github主页：https://linxid.github.io/知乎：https://www.zhihu.com/people/dong-wen-hui-90/activitiesCSDN：https://blog.csdn.net/linxid/article/details/79
super_he_pi·2020-08-22 13:37

scikit-learn labelencoder 同时处理多列

根据网络资料整理1.x=df.apply(LabelEncoder().fit_transform)2.fromcollectionsimportdefaultdictd=defaultdict(LabelEncoder)#Encodingthevariablefit=df.apply(lambdax:d[x.name].fit_transform(x))#Inversetheencodedfit
stonethree0230·2020-08-22 13:59

声音场景分类实验平台搭建

设置环境变量；2.安装pip，设置环境变量；在python目录下新建pythonget-pip.py文件，然后在cmd中输入pythonget-pip.py3.pip安装scipy、numpy+mkl、scikit-learn
包包蔡·2020-08-22 13:34

scikit-learn 实战之监督学习 4

本次实验将带你了解监督学习中常见的分类方法，并学会使用scikit-learn来构建预测模型，用于解决实际问题。
oxuzhenyi·2020-08-22 13:02

scikit-learn使用joblib持久化模型过程中的问题详解

在模型持久化过程中，我们使用scikit-learn提供的joblib.dump()方法，但是在使用过程中会出现很多问题。如我们使用如下语句：joblib.dump(clf,'../..
mach_learn·2020-08-22 13:03

分享一个完整的scikit-learn 学习地址

scikit-learn官方文档中文教程：https://sklearn.apachecn.org/对应的github地址：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
L~花海·2020-08-22 12:36

合成数据集为何重要？如何生成它？

开源社区和工具（如scikit-learn）已走过了漫长的道路，大量的开源项目推动了数据科学/数字分析和机器学习的发展。
读芯术·2020-08-22 12:45

Python scikit-learn HMM 存在问题的解决方法

虽然少，但是还是有的，我们把目光投向scikit-learn库，scikit-learn是一个很好用的机器学
李梦龙AlbertLee·2020-08-22 12:41

python出错 unexpected keyword argument 'categories'

python出错unexpectedkeywordargument'categories'解决办法首先卸载scikit-learn下载scikit-learn新版安装scikit-learn新版下载numpy
dhy012345·2020-08-22 12:05
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