【scikit-learn 第51页

机器学习--scikit-learn（3）--交叉验证

这篇文章记录的是如何对模型进行交叉验证。首先要简单了解一下，什么是交叉验证，对一个模型好与坏的检测指标有哪些？1.什么是交叉验证？交叉验证就是不单单把数据集分成测试集和训练集，而是把数据集分成n组，每一组中都有训练集和测试集，每一组都会得到一个score，这个score可以是准确性（accuracy），也可以是MSE（标准均方误差）等。例子回到第一篇文章中讲到的花的分类，最简单的是利用train_

皮卡猪猪·2020-07-14 19:44

机器学习--scikit-learn库（1）

这都将在scikit-learn学习笔记中写下。1.scikit-learn库是什么这里是官网：scikit-learn:machine

皮卡猪猪·2020-07-14 19:44

sklearn.neighbors_Nearest Neighbors

======================================================================主要参考Scikit-Learn官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译

清心明月·2020-07-14 19:42

python 3.7版本import scikit-learn(0.20版本)包时出现 DeprecationWarning提示

DeprecationWarning:theimpmoduleisdeprecatedinfavourofimportlib;seethemodule’sdocumentationforalternativeuses提示类似于使用scikit-learn

qq_38332809·2020-07-14 19:41

2019.6.26 python实现机器学习----scikit-learn库

1.scikit-learn库的产生scikit-learn最初是DavidCournapeau在2007年Google夏令营的代码项目中首次实现的。

学喳喳·2020-07-14 17:36

机器学习 - 基于 Scikit-learn 多类别和多标签分类算法

Scikit-learn-Multiclass和Multilabel算法针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试.sklearn.multiclass提供了很多机器学习算法，处理multiclass和multilabel分类问题，主要是将问题转化为二值分类(binaryclassification)问题.同时也支持multitarget

AIHGF·2020-07-14 16:45

机器学习实战——第十一/十二章：关联规则挖掘Apriori算法和FP-growth算法

python：建议使用2.7python常用函数库：NumPy、scikit-learn等python集成环境：anaconda毕业季，玩了20天。

mmc2015·2020-07-14 15:34

k-NN(k-Nearest Neighbors) k临近算法

k-NN(k-NearestNeighbors)k临近算法算法介绍简介优点缺点应用公式二维欧拉距离三维欧拉距离高维欧拉距离实现代码KNN实现代码模拟scikit-learn实现代码scikit-learn

BrandoLv·2020-07-14 14:07

KNN实战

huahuaxiaoshao·2020-07-14 11:15

ValueError: With n_samples=1, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be

ValueError:Withn_samples=1,test_size=0.2andtrain_size=None,theresultingtrainsetwillbeempty.这个问题是scikit-learn

与非门_hxs·2020-07-14 09:04

通过KNN例子，实现Sklearn入门

一、安装sklearnpip安装安装Scikit-learn(sklearn)最简单的方法就是使用pip安装它.首先确认自己电脑中有安装Python(>=2.6或>=3.3版本)Numpy(>=1.6.1

benzhaohao·2020-07-14 08:21

scikit-learn和tensorflow的区别（转）

转自刘敬1、功能不同Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。

inberkung·2020-07-14 04:27

机器学习实战之K近邻（KNN）-python/sklearn实现

目录简单理论介绍kNN算法之约会网站配对（Python）scikit-learn实现简单理论介绍K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法应该是最简单的机器学习算法了。

风后奇门‘·2020-07-14 03:54

机器学习--scikit-learn库（2）

上一节讲的是scikit-learn库的最简单的用法。

皮卡猪猪·2020-07-14 02:09

[Hands On ML] 4. 训练模型

正规方程求解1.2时间复杂度1.3梯度下降1.4批量梯度下降1.5随机梯度下降1.6小批量梯度下降2.多项式回归3.线性模型正则化4.早期停止法（EarlyStopping）本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn

Michael阿明·2020-07-14 01:55

ML：Scikit-Learn 学习笔记（1） --- Nearest Neighbors 最近邻综述

Scikit-Learn学习笔记（1）—NearestNeighbors最近邻综述1前言最近在做机器学习的作业，要用到Scilit-Learn这个东西，由于我这个人功利性比较明显，让我看那文档着实不爽，

学术状态抽奖器·2020-07-14 00:15

思考：开发者如何挑选最合适的机器学习框架？

现在比较流行的机器学习框架有TensorFlow、MXNet、Scikit-learn、

coqonmdrr954803650·2020-07-14 00:42

深度学习_工具

1.引入深度学习的工具有很多Tensorflow,Theano,Caffe,Keras,MXNet,Scikit-learn…有用c++写的，有用Python写的，还有Ｒ的，Java的，从哪里入手呢？

xieyan0811·2020-07-13 22:38

自动部署PMML模型生成REST API

Web服务部署离线批量预测任务服务部署模型评估任务服务总结参考DaaS介绍DaaS（Deployment-as-a-Service）是AutoDeployAI公司推出的AI模型自动部署系统，支持PMML，Scikit-learn

aipredict·2020-07-13 21:42

SVM支持向量机习题解答

以下习题，来自机器学习实战：基于Scikit-Learn和Tensorflow一书。支持向量机的基本思想是什么？答：基本思想是拟合类别之间可能的、最宽的“街道”。

北风扬尘尘飞扬·2020-07-13 21:02

Mac安装anaconda后两个python版本共存，在终端pip无法为各自python版本倒入模块的解决办法

问题描述：使用anaconda来管理包，十分方便，也可以到达使得python2和python3共存的目的，但当导入anaconda以外的包时，可能会产生一些问题，在近期学习中，由于会用到scikit-learn

程序员的格子衫·2020-07-13 19:20

深度学习软件包scikit-neuralnetwork 的安装

实现了GPU矩阵运算Pylearn2模块化scikit-neuralnetworkscikit-neuralnetworkscikit-neuralnetwork是对pylearn2的神经网络封装，兼容scikit-learn

weixin_30305735·2020-07-13 16:17

Python数据科学手册-第5章机器学习

文章目录机器学习的分类Scikit-LearnScikit-Learn的数据表示Scikit-Learn的评估器API应用：手写数字探索超参数与模型验证模型验证选择最优模型学习曲线验证实践：网格搜索特征工程分类特征文本特征图像特征衍生特征缺失值填充特征管道专题

仰望星空1994·2020-07-13 16:59

【Scikit-Learn 中文文档】Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN

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

那伊抹微笑·2020-07-13 15:22

Datacamp 笔记&代码 Supervised Learning with scikit-learn 第四章 Preprocessing and pipelines

JinnyR·2020-07-13 15:11

Datacamp 笔记&代码 Supervised Learning with scikit-learn 第二章 Regression

JinnyR·2020-07-13 15:10

python中sklearn的pipeline模块

最近在看《深度学习：基于Keras的Python实践（魏贞原）》这本书，书中8.3创建了一个Scikit-Learn的Pipeline，首先标准化数据集，然后创建和评估基线神经网络模型，代码如下：#数据正态化

易晴天·2020-07-13 11:13

清晰易懂的Numpy入门教程

Numpy是python语言中最基础和最强大的科学计算和数据处理的工具包，如数据分析工具pandas也是基于numpy构建的，机器学习包scikit-learn也大量使用了numpy方法。

晨风笑絮·2020-07-13 11:27

转-sklearn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。

隐者之王·2020-07-13 10:50

scikit-learn_cross_validation2

主要介绍scikit-learn中的交叉验证sklearn.learning_curve中的learningcurve可以很直观的看出我们的model学习的进度,对比发现有没有overfitting的问题

Ledestin·2020-07-13 09:39

scikit-learn 中的设置以及预估对象

数据集Scikit-learn可以从一个或者多个数据集中学习信息，这些数据集合可表示为2维阵列，也可认为是一个列表。

洞之蝉·2020-07-13 08:59

Python中的scikit-learn机器学习功能库

在真格量化提供的多个机器学习库中包括scikit-learn，其也简称sklearn,是机器学习领域当中最知名的Python库之一。

qmhedging·2020-07-13 07:27

【ML】sklearn中, fit，fit_transform,transform的区别与联系

scikit-learn提供了一系列转换库，他们可以清洗，降维，提取特征等。

Lindsay.Lu丶·2020-07-13 07:45

十、用scikit-learn的网格搜索快速找到最优模型参数

任何一种机器学习模型都附带很多参数，不同场景对应不同的最佳参数，手工尝试各种参数无疑浪费很多时间，scikit-learn帮我们实现了自动化，那就是网格搜索请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com

jiangjingxuan·2020-07-13 06:46

Scikit-learn的K-fold交叉验证类ShuffleSplit、GroupShuffleSplit用法介绍

K-fold交叉验证是训练、评价模型时的常用方法，该方法的作用如下：交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合交叉验证可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息Scikit-learn

Ferris_YU_Q·2020-07-13 05:59

数据预处理之将类别数据数字化的方法 —— LabelEncoder VS OneHotEncoder

LabelEncoder和OneHotEncoder是scikit-learn包中的两个功能，可以实现上述的转化过程

王大鱼·2020-07-13 03:55

NumSharp ——用C#进行科学计算

其他用于数据分析的软件包（如pandas）是建立在numpy之上的，用于构建机器学习应用程序的scikit-learn软件包也非常适合numpy。但对于.NET开发人员来说，没有这样的工具库。

SciSharp Stack·2020-07-13 01:51

Scikit-Learn | 自定义转换器（transformer）

一、什么是transformer在Scikit-Learn的设计原则里，所有对象的接口一致且简单。

Sany 何灿·2020-07-13 01:19

sklearn.pipeline 详解 | 构造规则、运行机制、连接不同pipeline

名词解释：可参考【Scikit-Learn|自定义转换器（transformer）】【fit()、transform()、fit_transform()三者联系与区别】所有的

Sany 何灿·2020-07-12 21:35

数据挖掘-K-近邻分类器-Iris数据集分析-PCA降维处理后显示分类情况(三)

#scikit-learn库中的fit_transform()函数就是用来降维处理的.#PCA对象简介:http://blog.csdn.ne

zhangyingchengqi·2020-07-12 19:57

基于sklearn实现kNN

scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。

大鹏1987·2020-07-12 18:33

【Python实例第26讲】一个主成分的例子

PCA位于scikit-learn的decomposition模块里。在这个例子里，我们演示如何在Iris数据集上应用主成分。实例代码首先，加载必需的库。

Goodsta·2020-07-12 15:10

基于scikit-learn的文本特征提取和特征选择

一、参考资料scikit-learn的特点见：https://www.leiphone.com/news/201701/ZJMTak4Y8ch3Nwd0.html。

雪糕cool·2020-07-12 11:51

scikit-learn机器学习（三）--逻辑回归和线性判别分析LDA

scikit-learn机器学习（一）–多元线性回归模型scikit-learn机器学习（二）–岭回归，Lasso回归和ElasticNet回归scikit-learn机器学习（三）–逻辑回归和线性判别分析

蘇丶·2020-07-12 10:20

机器学习——scikit-learn中的机器学习算法封装——kNN

接前面最基础的分类算法-k近邻算法kNN简介及Jupyter基础实现及Python实现回过头来看这张图，什么是机器学习？就是将训练数据集喂给机器学习算法，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果。而对于kNN来说，算法的模型其实就是自身的训练数据集，所以可以说kNN是一个不需要

Liuyt_61·2020-07-12 10:54

ML(2)- LinearRegression线性回归(正规方程)

LinearRegression正规方程线性回归基本概念单变量线性回归正规方程多变量线性回归正规方程Scikit-learn中的线性回归手写线性回归底层线性回归基本概念什么是线性？

英俊强健·2020-07-12 10:11

图解机器学习

另外，Scikit-learn也提供了一幅清晰的路线图给大家选择：其实机器学习的基本算法都很简单

weixin_33725807·2020-07-12 07:57

scikit-learn 1.1 广义线性模型（Generalized Linear Models）

Time：2017/02/2519:25atUTSZEnvironment:python2.7pyCharm首先这是一个回归问题，通过输入变量的线性组合得到目标函数和目标值。数学上表示为：其中，向量w=(w1,w2...wp)表示系数（或者说是某个特征的权重），w0表示线性函数的截距。1.1.1普通最小二乘法（ordinaryLeastSquares）LinearRegression通过调整系数w

weixin_30699465·2020-07-12 06:03

scikit-learn（project中用的相对较多的模型介绍）：1.14. Semi-Supervised

參考：http://scikit-learn.org/stable/modules/label_propagation.htmlThesemi-supervisedestimatorsinsklearn.semi_supervisedareabletomakeuseofthisadditionalunlabeleddatatobettercapturetheshapeoftheunderlying

weixin_30646505·2020-07-12 06:26

Python scikit-learn (metrics): difference between r2_score and explained_variance_score?

Inoticedthatthat'r2_score'and'explained_variance_score'arebothbuild-insklearn.metricsmethodsforregressionproblems.Iwasalwaysundertheimpressionthatr2_scoreisthepercentvarianceexplainedbythemodel.Howisi

weixin_30329623·2020-07-12 05:14

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