【scikit-learn 第43页

【时间序列聚类】KMedoids聚类+DTW算法

手上正好有一批时序数据，今天用KMedoids试下聚类效果安装KMedoids可以使用sklearn的拓展聚类模块scikit-learn-extra，模块需要保证Python(>=3.6)scikit-learn

虚拟WORLD-er·2020-08-16 23:26

scikit-learn 学习谱聚类SpectralClustering

谱聚类可看作是一种降维的方法。classsklearn.cluster.SpectralClustering（）参数：n_clusters:切图时降到的维数affinity:相似矩阵的建立方式。'nearest_neighbors':k-近邻,'precomputed'：自定义，全连接方式，常用高斯核'rbf',多项式'poly'，sigmoid函数'sigmoid'eigen_solver:特征

君子慎独_诚意·2020-08-16 21:59

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow（一）

1.1机器学习答：计算机程序利用经验E学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称为机器学习。——汤姆·米切尔，19971.2.机器学习系统的类型机器学习有多种类型，可以根据如下规则进行分类：是否在人类监督下进行训练（监督，非监督，半监督和强化学习）是否可以动态渐进学习（在线学习vs批量学习）是简单地将新的数据点和已知的数据点进行匹配，还是像科学家那样，对训练数据进行模式检

懒惰的地狱里没有金容仙·2020-08-16 20:25

集成学习-个人笔记

本文先介绍集成学习的基本理论思想，再结合scikit-learn官方文档给出常见的几种集成学习算法的Python实现。集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。

无语_人生·2020-08-16 16:35

scikit-learn Adaboost类库使用小结

这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。

weixin_34082695·2020-08-16 16:37

【Scikit-Learn 中文文档】优化估计器的超参数 - 模型选择和评估 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/grid_search.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/grid_search.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://github.com/apac

那伊抹微笑·2020-08-16 15:14

干货——为什么降维和降维实例

参考资料https://www.scipy-lectures.org/packages/scikit-learn/auto_examples/plot_tsne.htmlhttp://colah.github.io

xiongpai1971·2020-08-16 10:49

scikit-learn之分类算法

1、逻辑回归classsklearn.linear_model.LogisticRegressionpenalty=’l2’：‘l1’or‘l2’，正则项，‘newton-cg’,‘sag’and‘lbfgs’只支持‘l2’；dual=False：bool，默认值就可以；tol=0.0001：停止准则容忍度；C=1.0：positivefloat，正则化强度，值越小，正则化强度越大；fit_int

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

scikit-learn之聚类算法之DBSCAN

算法流程DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）算法将聚类视为被低密度区域分隔的高密度区域。核心样本：数据集中的一个样本，至少存在min_samples个其他样本在eps距离范围内，这些样本被定为核心样本的邻居neighbors；1、计算出所有的核心样本；2、在核心样本集合中随机选择一个

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

scikit-learn之聚类算法之Hierarchical clustering(层次聚类)

算法流程层次聚类分为分裂法和凝聚法，分裂法由上向下把大的类别（cluster）分割，凝聚法由下向上对小的类别进行聚合，但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚法。下面只介绍凝聚法，分裂法和凝聚法类似：1、将样本集中的所有的样本点都当做一个独立的类簇；2、计算两两类簇之间的距离（对应下面的linkage和affinity参数），找到距离最小的两个类簇c1和c2；3、合并类簇c1和c2为一个类簇；重复2、

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

scikit-learn之聚类算法之Affinity Propagation

基本概念exemplar：聚类的中心点；s(i,k)：样本i和样本k之间的相似度，初始化时会有一个相似度矩阵；preference：偏好参数（参考度），指相似度矩阵中横轴纵轴索引相同的点，如s(i,i)，表示数据点i作为聚类中心的程度。迭代开始前假设所有点成为聚类中心的能力相同，因此参考度一般设为相似度矩阵中所有值得最小值或者中位数，但是参考度越大则说明各数据点成为聚类中心的能力越强，则最终聚类中

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:34

scikit-learn之聚类算法之K-Means

K-means算法步骤：1、给定类别个数k，在数据集X中选择k个点作为初始的图心；重复进行2、3步骤直到更新前后的图心之间的距离小于设定的阈值；2、将数据集X中的点分配给离它最近的图心；3、根据属于每个图心的所有点，重新计算新的图心；上面的算法涉及两个问题：1、输入问题；将输入的文本、图像向量化，这属于特征选择问题；2、初始图心选择问题：可以使用k-means++初始化方法，它使得初始化的图心彼此

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:34

机器学习之房价预测

本文所述内容，参考了机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow一书。修正了书籍中的代码错误，文章中代码从上到下，组成一个完整的可运行的项目。

北风扬尘尘飞扬·2020-08-16 09:02

安装Numpy、Scipy、scikit-learn、matplotlib走过的坑

Numpy：正常情况下，我们想用python的哪一个第三方库，直接命令行输入pipinstallxx就好了，但是对于numpy，它是很多第三方库的依赖库，所以它的安装正确与否很重要。如果按照正常的来：pipinstallnumpy可以正常安装，但是到后面我们要用其他的依赖库比如：Scipy等，你在用的时候会出错，这对一个萌新来说无疑是怀疑人生的打击。。。正确的操作方法是：在命令行输入：pipins

wxl@&&·2020-08-16 09:09

用scikit-learn学习LDA主题模型

在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理，这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型。

weixin_34414196·2020-08-16 09:22

LDA与QDA

时间：2017-05-2306:37:31链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html前言仍然是python库函数scikit-learn的学习笔记

weixin_33749242·2020-08-16 09:21

RandomForest algorithm之python实现

诸如Scikit-learn等机器学习类库，使得机器学习的使用更加简便容易，那我们为什么还要去理解算法本身的数学原理和代码实现呢？在我看来，这就好比华山派的剑宗和气宗，剑宗强调招式，易于速成，气

waitingzby·2020-08-16 08:40

Sckit-learn之数据预处理

1.数据预处理在机器学习中的重要性在Scikit-learn中的sklearn.preprocessing包提供了一些公共的实用函数和转换类来将特征行向量转换成更适合于接下来的估计的表示。

JeemyJohn·2020-08-16 08:07

安装基于Python3 的NumPy, SciPy, matplotlib和Scikit-Learn

fromhttp://www.th7.cn/Program/Python/201408/263786.shtml软件版本：Ubuntun14.04,Python3.4,NumPy1.8.1,SciPy0.14.0,Scikit-Learn0.16Numpy,SciPy的官网安装文档，安装的是基于Python2.7的，SciPy-Learn官网的安装文档，也是Python2.7的，如果想基于高大上的

JuggLee·2020-08-16 08:13

scikit-learn linearRegression 1.2 线性与二次判别分析

线性判别分析(LDA)(discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis)和二次判别分析(QDA)(discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis)是两种经典的分类器,正如它们名字所说,分别带有一个线性决策平面和二次决策平面.这些分类器很吸引人,因为它们有可以容易计算得到的闭式解,本质上是多类别

瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-08-16 08:52

win7 64安装python2.7.11 和 scikit-learn

学习借鉴：http://www.itnose.net/detail/6418241.htmlhttp://blog.csdn.net/u011736505/article/details/51160831ImportError:Nomodulenamedsklearn未安装sklearn包ImportError:DLLloadfailed:找不到指定的模块ImportError:DLLloadfa

依然在原点·2020-08-16 08:21

scikit-learn 主成分分析--数据降维

代码笔记importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAiris=load_iris()y=iris.targetX=iris.dataimportpandasaspdpd.DataFrame(X)pca=PCA(n_components=2)#将特征降

szfhy·2020-08-16 08:59

scikit-learn/logistic regression识别mnist

逻辑回归的对数似然损失函数costfunction：当y=1时，假定这个样本为正类。如果此时hθ(x)=1,则单对这个样本而言的cost=0,表示这个样本的预测完全准确。那如果所有样本都预测准确，总的cost=0但是如果此时预测的概率hθ(x)=0，那么cost趋向于无穷大，那么此时就要对损失函数加一个很大的惩罚项。logisticcost定义为：logistic回归主要是对二分类问题进行分类，如

szj_jojo·2020-08-16 08:59

LDA主题模型-sklearn的LatentDirichletAllocation实现案例

原理介绍请参考：LDA主题模型及python实现用scikit-learn学习LDA主题模型实现LDA模型的库有：sklearn的LatentDirichletAllocation和Gensim库等。

Dream_by_Dream·2020-08-16 07:05

MachineLearning—Random Forest实现 python

在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging

令狐公子·2020-08-16 07:28

关于python及nump，scipy，matlplotlib，scikit-learn的安装的体会总结

最近想开始学习python，参考了网络上关于下载安装python的过程，于是去官网下载3.6版本。我自己总结一下：安装也比较容易，默认安装的话，要记得勾选ADDTOENVIRIOMENTPATH。如果不是默认安装，可以自己选择路径安装，安装后要记得在系统设置里环境变量的PATH下添加该路径，如：D:\Python36;D:\Python36\Scripts(两个都加)。接下来就是安装科学计算、机器

星火燎原的小丸子·2020-08-16 07:24

sklearn与分类算法

【导读】众所周知，Scikit-learn（以前称为scikits.learn）是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。

Lucky_JimSir·2020-08-16 07:37

解决anaconda环境下安装sklearn，lightgbm，pandas等包

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。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。是Scipy的扩展，建立在NumP

小白1113·2020-08-16 06:19

【Scikit-Learn 中文文档】线性和二次判别分析 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html官方文档:http://scikit-learn.org/0.19/GitHub:https://github.co

Sylvester_·2020-08-16 06:24

使用scikit-learn解释随机森林算法

然而，绝大多数的随机森林算法库（包括scikit-learn）不暴露预测过程的树路径（

善战骁勇·2020-08-16 06:12

以SVM为例学习scikit-learn以及matplotlib绘图

numpy库1、np.meshgrid()2、mgrid3、np.ravel()和np.flatten()4、np.r_,np.c_5、numpy.squeeze()matplotlib库1、scatter2、axis3、contour与contourf官方不同核函数SVM比较代码numpy库1、np.meshgrid()作用：用坐标轴上的点生成网格例如xx,yy=meshgrid(x,y)xx,

码灵薯·2020-08-16 06:19

怎样用Python的Scikit-Learn库实现线性回归？

来源商业新知号网，原标题：用Python的Scikit-Learn库实现线性回归回归和分类是两种监督机器学习算法，前者预测连续值输出，而后者预测离散输出。

anhan9016·2020-08-16 05:26

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow—第四章笔记

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow—第四章笔记一、学习目标之前用了那么多的机器学习的模型，但是它们各自的训练算法在很大程度上还是一个黑匣子，我们对对系统内部的实现机制一无所知

Coder_py·2020-08-16 05:37

机器学习-Python scikit-learn 安装numpy，SciPy，matplotlib

要使用Python机器学习库：scikit-learn，需要安装一下三个依赖库。python3.0以上版本可以直接使用pip。

ai低吟浅唱·2020-08-16 05:01

scikit-learn之降维之LDA

线性判别分析LDA原理总结LDA既可以用于分类又可以用于降维，应用场景最多的还是降维。和PCA类似，LDA降维基本也不用调参，只需要指定降维到的维数即可。classsklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysissolver=’svd’：即求LDA超平面特征矩阵使用的方法。可以选择的方法有奇异值分解”svd”，最小二乘”lsqr”（仅

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 05:33

降维

本文内容参考了机器学习实战：基于Scikit-Learn和Tensorflow一书。维度的诅咒在高维空间中，许多事物的行为都迥然不同。

北风扬尘尘飞扬·2020-08-16 05:25

用scikit-learn进行LDA降维

在线性判别分析LDA原理总结中，我们对LDA降维的原理做了总结，这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。

weixin_33883178·2020-08-16 05:38

[python] 安装numpy+scipy+matlotlib+scikit-learn+opencv_python及问题解决

这篇文章主要讲述Python如何安装Numpy、Scipy、Matlotlib、Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法。

Yuancccc·2020-08-16 04:59

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

来源“素质云博客”之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。.一、s

zhaoyuxia517·2020-08-16 04:33

python数据分析numpy简单例子

也可以安装anaconda，它自带了：numpy/scipy/matplotlib/pandas和scikit-learn等数据分析库。

妙手书生2016·2020-08-15 16:28

scikit-learn机器学习五（逻辑回归与朴素贝叶斯）

scikit-learn机器学习五逻辑回归朴素贝叶斯实战：逻辑回归与朴素贝叶斯的比较20.8.23补充逻辑回归的定义逻辑回归中常用的类损失函数正则化逻辑回归的其他重要参数实战：两种正则化的区别逻辑回归逻辑回归中

国家一级假勤奋大学生·2020-08-15 14:23

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

转载自：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5186226.html#top作者：EdwinJarvis特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之

499650021·2020-08-15 12:16

安装 SciPy 和 scikit-learn 升级pip 及pip基本命令表

安装Scipy和scikit-learn出错，出错记录及当时最终解决办法问题:一、使用pip直接安装直接pipinstallscipyC:\Users\Plain>pipinstallscripyCollectingscripyDownloadingScripy

weixin_33676492·2020-08-15 11:10

Python库scikit-learn的PCA类使用

1.scikit-learnPCA类介绍在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。

Gransand·2020-08-15 10:31

100-Days-Of-ML-Code知识点积累 day1,day2

使用sklearn-preprocessingImputer进行数据预处理在scikit-learn的模型中都是假设输入的数据是数值型的，并且都是有意义的，如果有缺失数据是通过NAN，或者空值表示的话，

joshuasea·2020-08-15 08:13

KNN—数据归一化scale

Scikit-learn中的Scalerimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()X=iris.datay=iris.targetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train

startflyer·2020-08-15 07:01

3.19读《python机器学习基础教程》第一章基础知识

scikit-learn包含许多目前最先进的机器学习算法，每个算法都有详细的文档（http://scikit-learn.org/stable/documentation）。scikit-lea

RainbowCoral·2020-08-15 07:29

常用的数据分析

1.列举几个常用的python分析数据包及其作用Numpy：数值计算Matplotlib：数据可视化Pandas：数据预处理和数据分析scikit-learn：机器学习算法建模预测2.如何利用numpy

BULESEVEN·2020-08-15 01:09

scikit-learn处理输入数据缺失值的类：Imputer

可选参数strategy:'mean'(默认的)，‘median’中位数，‘most_frequent’出现频率最大的数axis:0(默认)，1copy:True(默认)，False输出numpy数组，之后可转化为DataFrame形式属性：Imputer.statistics_可以查看每列的均值/中位数特别说明：最好将imputer应用于整个数据集。因为虽然现在可能只有某一个属性存在缺失值，但是

yzy__zju·2020-08-14 22:12

Python机器学习库scikit-learn使用小结（二）

scikit-learn库（后三小结）在做数据分析和挖掘的过程中，数据的处理（标准化）、划分、快速建模都是必不可少的方式。

mx丶姜小辉·2020-08-14 19:10

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