【scikit-learn 第48页

机器学习 scikit-learn基本使用

Python的scikit-learn库实现了很多机器学习算法。我们来学习一下scikit-learn的简单使用。安装这里使用的是Python3.6,所以pip安装命令使用pip3。

jeikerxiao·2020-07-29 19:53

第1139期AI100_机器学习日报(2017-10-31)

网路冷眼特征选择常用算法@大数据_机器学习Kaggle文本建模基础与技巧@爱可可-爱生活机器学习新手值得收藏的6张速查表(JupyterNotebook/NumPy/Pandas/Matplotlib/Keras/Scikit-Learn

机器学习日报·2020-07-29 16:16

Scikit-Learn框架

1.Datasetscikit-learn提供了一些标准数据集（datasets），比如用于分类学习的iris和digits数据集，还有用于归约的bostonhouseprices数据集。其使用方式非常简单如下所示：$python>>>fromsklearnimportdatasets>>>iris=datasets.load_iris()>>>digits=datasets.load_digit

a567676·2020-07-29 16:10

scikit-learn 入门

介绍：用scikit-learn做机器学习问题定义：一个学习问题就是用利用一组样本数据去预测未知的事物。

KayZhou·2020-07-29 16:05

核密度估计丨数析学院

本节将向大家介绍在Python中如何利用Scikit-Learn库中的相关工具，对数据集的样本分布进行核密度估计。

Datartisan数据工匠·2020-07-29 15:48

【机器学习实验】scikit-learn的主要模块和基本使用

在从事数据科学的人中，最常用的工具就是R和Python了，每个工具都有其利弊，但是Python在各方面都相对胜出一些，这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法。

JasonDing1354·2020-07-29 15:03

anaconda2 打开jupyter Notebook及简单使用

Anaconda集成了NumPy,Pandas,matplotlib,scikit-learn,jupyternotebook等很多的工具包。在安装上简便很多。

心雨心辰·2020-07-29 14:49

消灭假新闻：使用Scikit-Learn检测虚假新闻

检测假新闻不是一项容易的任务，首先，要定义是什么是假新闻。你需要找到一个关于虚假新闻的定义，而且必须正确地对真实和虚假的新闻进行标签（希望在类似的话题上能表现出明显的区别）。为了进一步了解这个问题，我推荐MiguelMartinez-Alvarez的文章“如何利用机器学习和AI解决虚假新闻问题”（链接地址为https://miguelmalvarez.com/2017/03/23/how-can-

whale52hertz·2020-07-29 14:03

带学《机器学习实用指南》Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow（第二章）

我对本书中的代码做了详尽的注释，放到了我的github，star我哦(✪ω✪)Q：端到端（endtoend）end-to-end（端对端）的方法，一端输入我的原始数据，一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出，中间的步骤全部都不管。转自TopCoderの陳澤澤Q：对收入中位数进行缩放，分类你或许会这么想，书中为什么要将收入中位数进行分类呢？书中把所有的数据除以1.5，并将大于5的归于5，其实是在将

弓長知行·2020-07-29 11:41

scikit-learn：4.2.3. Text feature extraction

1、thebagofwordsrepresentation将rawdata表示成长度固定的数字特征向量，scikit-learn提供了三个方式：tokenizing：给每一个token（字、词，粒度自己把握

mmc2015·2020-07-29 10:13

scikit-learn：4.2. Feature extraction（特征提取，不是特征选择）

http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html带病在网吧里。。。。。。写，求支持。。。1、首先澄清两个概念：特征提取和特征选择（FeatureextractionisverydifferentfromFeatureselection）。theformerconsistsintransformingarbitrarydat

mmc2015·2020-07-29 10:13

sklearn 特征选择与特征抽取 —— feature_selection、feature_extraction

1.feature_selection首先，我们以利用scikit-learn对数据进行逻辑分析为例，进行说明scikit-learn的使用流程。

Inside_Zhang·2020-07-29 10:27

主成分分析丨数析学院

主成分分析是数据科学中常见的降维方法，本节将向大家介绍在Python中利用Scikit-Learn工具包进行主成分分析的方法与技巧。

Datartisan数据工匠·2020-07-29 09:10

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第12章利用TensorFlow自定义模型并训练(Custom Models and Training with

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第12章利用TensorFlow自定义模型并训练(CustomModelsandTrainingwithTensorFlow

bigcindy·2020-07-29 09:28

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow—第五章笔记

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow—第五章笔记支持向量机支持向量机（简称SVM）是一个功能强大并且全面的机器学习模型，它能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常值检测任务

Coder_py·2020-07-29 09:03

【转】Scikit-learn技巧（拓展）总结

最近看了《Python数据挖掘入门与实战》，网上有说翻译地不好的，但是说实话，我觉得这本书还是相当不错的。作者RobertLayton是sklearn的开发者之一，书中介绍了很多sklearn使用的技巧和拓展的方法。这里就书中关于sklearn的部分，还有自己学习sklearn的知识，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。《Python数据挖掘入门与实战》.png1scikit-

weixin_30471561·2020-07-29 06:09

Scikit-learn总结: 常用方法

Scikit-learn总结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。

iken_g·2020-07-29 06:03

机器学习面试- Scikit-learn

●FocalLoss介绍一下参考回答：Focalloss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。损失函数形式：Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样

Happy丶lazy·2020-07-29 05:29

sklearn（scikit-learn）使用技巧

本文转载自：http://www.jianshu.com/p/516f009c0875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。

求知者_123·2020-07-29 05:31

Scikit-learn：最近邻搜索sklearn.neighbors

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836balltreek-dtree也有问题[最近邻查找算法kd-tree]。矩形并不是用到这里最好的方式。偏斜的数据集会造成我们想要保持树的平衡与保持区域的正方形特性的冲突。另外，矩形甚至是正方形并不是用在这里最完美的形状，由于它的角。如果图6中的圆再大一些，即黑点距离目标点点再远一些，圆就会

-柚子皮-·2020-07-29 05:10

Python 特征工程丨数析学院

在数据分析中，特征选择往往是我们面临的首要难题，本节将向大家介绍Scikit-Learn提供的特征工程相关工具，以便我们在Python中更好地对模型的特征进行处理。

Datartisan数据工匠·2020-07-29 05:59

scikit-learn 线性回归算法

文章目录ReferenceAbstract前言线性回归算法1.LinearRegression2.Ridge回归类家族2.1Ridge2.2RidgeCV3.Lasso回归类家族3.1Lasso3.2LassoCV3.3LassoLars3.4LassoLarsCV3.5LassoLarsIC4.ElasticNet回归类家族4.1ElasticNet4.2ElasticNetCV5.Orthog

TardisAza·2020-07-29 03:13

Scikit-learn与Tensorflow_Aurelien——2017学习笔记 chapter1-2

一.机器学习资源1.机器学习codeexample开源网站https://github.com/ageron/handson-ml2.机器学习网上课程吴恩达：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/sHfVT/optimization-objectiveGeoffreyHinton:https://www.coursera.o

zhuiyuan2012·2020-07-29 03:40

监督式机器学习（三）之knn模型加载、训练、预测

前面已经介绍了iris数据集的加载和预处理，接下来继续学习使用scikit-learn建模。分类问题：根据数据集目标特性或属性，将待预测值划分到已有类别中。

yuxing_miao·2020-07-29 02:14

Python支持向量机（SVM）实例

Python中我们有sklearn工具包来进行机器学习算法训练，Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法。以下内容参考自https://

Reacubeth·2020-07-29 01:23

Kaggle课程 | lecture 1 机器学习算法、工具与流程概述

主要内容应用领域常用算法算法之间的联系工具常用scikit-learn,文本分析用gensim，数据处理用Numpy、matplotlib、pandas，深度学习有tensorflow、caffe、keras

茁壮小草·2020-07-29 01:49

机器学习：Scikit-learn与特征工程

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

幸福清风·2020-07-29 01:46

Python 数据科学入门教程：机器学习：回归

这里，你应该已经安装了Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及Pandas和Matplotlib。

布客飞龙·2020-07-28 23:03

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章集成学习和随机森林

第7章集成学习与随机森林来源：ApacheCN《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》翻译项目译者：@friedhelm739校对：@飞龙假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器

布客飞龙·2020-07-28 23:32

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章训练模型

第4章训练模型来源：ApacheCN《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》翻译项目译者：@C-PIG校对：@PeterHo@飞龙在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需

布客飞龙·2020-07-28 23:32

sklearn 创建自己的估计器自定义estimators scikit-learn python

IshouldwriteanELM_EstimatorbyinheritingtheparentclassBaseEstimator,RegressorMixinsothatIcandirectlyuseGridSearchCVfromsklearnmoreeasily.SUPERGOODTUTRIAL!!Creatingyourownestimatorinscikit-learnCodeRefe

Yummy_Ou·2020-07-28 23:05

Kaggle学习笔记--Cross-Validation

数据准备步骤1.构造函数使用scikit-learn构建管道。

weixin_44398470·2020-07-28 22:14

from sklearn.externals import joblib以及dump存储模型，joblib.load()调用原模型

书scikit-learn机器学习-page51示例代码：importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsdigits=datasets.load_digits

偷偷搞塌·2020-07-28 21:53

scikit-learn安装成功，但是无法import sklearn

scikit-learn安装成功，但是无法importsklearn，无法找到指定模块一、问题scikit-learn安装成功，但是无法importsklearn二、原因：可能是自己电脑中安装了多个python

weixin_42295405·2020-07-28 21:14

scikit-learn数据预处理，对特征进行归一化和标准化

一、为什么需要进行特征缩放？因为对于大多数的机器学习算法和优化算法来说，将特征值缩放到相同区间可以使得获取性能更好的模型。就梯度下降算法而言，例如有两个不同的特征，第一个特征的取值范围为1~10，第二个特征的取值范围为1~10000。在梯度下降算法中，代价函数为最小平方误差函数，所以在使用梯度下降算法的时候，算法会明显的偏向于第二个特征，因为它的取值范围更大。在比如，k近邻算法，它使用的是欧式距离

南方有夏花·2020-07-28 20:16

scikit-learn学习之神经网络算法

======================================================================本系列博客主要参考Scikit-Learn官方网站上的每一个算法进行

weixin_34399060·2020-07-28 19:38

scikit-learn 源码解读之Affinity Propagation聚类

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>scikit-learn源码解读之AffinityPropagation聚类(你可去我的博客阅读scikit-learn源码解读之AffinityPropagation

weixin_34326429·2020-07-28 19:07

Scikit-learn库中的数据预处理：独热编码（二）

在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categoricalvalue)的特征。当我们讨论分类型数据时，我们不区分其取值是否有序。比如T恤尺寸是有序的，因为XL>L>M。而T恤颜色是无序的。在讲解处理分类数据的技巧之前，我们先创建一个新的DataFrame对象：importpandasaspdfrompandasimportDataFramedata={'

weixin_30788239·2020-07-28 17:49

从数据集中抽取特征

特征可用于建模，模型以机器挖掘算法能够理解的近似的方式来表示现实特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵特征选择scikit-learn中的VarianceThreshold

weixin_30532987·2020-07-28 16:54

[python] 安装numpy+scipy+matlotlib+scikit-learn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。

weixin_30337251·2020-07-28 16:05

Scikit-learn

参考博客：https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7811126.htmlhttps://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78885180传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据->数据预处理->训练建模->模型评估->预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，及sklearn库的学习。skle

送你上西天·2020-07-28 15:49

lightgbm 调包侠自救指南

背景lightGBM主要分为原生接口，与scikit-learn接口两种。除去传参与调包格式不一样，后者的save与load需要用sklearn来完成。

w55100·2020-07-28 15:50

Python安装Scikit-learn的问题

写写最近用Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法。最近安装这个真是一把泪啊，各种不兼容问题和报错，希望文章对你有所帮助吧！

君莫笑aaa·2020-07-28 14:02

python机器学习库scikit-learn：SVR的基本应用

scikit-learn是python的第三方机器学习库，里面集成了大量机器学习的常用方法。例如：贝叶斯，svm，knn等。

birdlove1987·2020-07-28 13:29

学习Python，scikit-image安装和scikit-learn安装

管理员身份打开cmd查看自己Python版本C:\Windows\system32>pythonPython3.7.1(v3.7.1:260ec2c36a,Oct202018,14:57:15)[MSCv.191564bit(AMD64)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>在https:/

totti31·2020-07-28 12:09

python统计学习方面的包--statsmodels

转自：https://blog.csdn.net/qq_41518277/article/details/80275280statsmodels与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法

super_he_pi·2020-07-28 12:16

Sklearn流水线简明教程

Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换。但是，在一个典型的机器学习工作流中你将需要应用这些变换至少两次。一次是在训练时，另一次是在你要用模型预测新数据时。

新缸中之脑·2020-07-28 10:57

机器学习实战指南：如何入手第一个机器学习项目？

本系列为《Scikit-Learn和TensorFlow机器学习指南》的第三讲。前两讲在文章底部的推荐阅读里可以查看。至于我为什么推荐这本书，不用过多解释了，总之书籍质量很高。

红色石头Will·2020-07-28 10:11

机器学习系列笔记十一: 支持向量机SVM

机器学习系列笔记十一:支持向量机SVM文章目录机器学习系列笔记十一:支持向量机SVMHardmarginSVMSoftMargin和SVM的正则化SVM的使用scikit-learn中的SVMSVM中使用多项式特征使用多项式核函数的

ChanZany·2020-07-28 09:53

机器学习+python --多元线性回归模型

学习时一些参考的文档scikit-learn库中有自带的数据集，比如糖尿病病人数据集1.样本数量4422.每个样本10个特征3.特征为浮点数，数据在-0.2~0.2之间4.样本的目标在整数25~346之间

皮皮怪-段·2020-07-28 08:20

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