机器学习"课程内容导学2.Sklearn库的安装3.Sklearn库标准数据集及基本功能Python机器学习应用-北京理工大学-礼欣、嵩天1."

线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人，需要不断的迭代和试错3.

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。

概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn中的决策树3.

python-sklearn数据拆分与决策树的实现前言一、数据拆分的sklearn实现1.拆分为训练集与测试集2.交叉验证法(1)留一交叉验证(2)验证集验证(3)k折交叉验证(4)s折交叉验证（s-fold）3.

基于网格搜索的超参数的调整方法2.1参数空间2.2交叉验证与评估指标二、基于Scikit-Learn的网格搜索调参1.sklearn中网格搜索的基本说明2.sklearn中GridSearchCV的参数解释3.

sklearn中的数据预处理和特征工程文章目录sklearn中的数据预处理和特征工程1概述1.1数据预处理与特征工程1.2sklearn中的数据预处理和特征工程2数据预处理Preprocessing&Impute2.1数据无量纲化2.2缺失值2.3处理分类型特征：编码与哑变量2.4处理连续型特征：二值化与分段3特征选择feature_selection3.1Filter过滤法3.1.1方差过滤3.

文章目录1.Sklearn简介2.Sklearn安装3.Sklearn通用学习模式4.Sklearndatasets5.SklearnModel的属性和功能6.Sklearn数据预处理7.交叉验证8.过拟合问题

目录一、实战背景二、sklearn1、sklearn的简介2、sklearn安装3.sklearn实现k-近邻算法简介三、使用sklearn实现手写数字识别1、提供的数据是32x32的二进制图像，将其转化为

Sklearn——决策树1.决策树2.决策树算法种类1.ID3算法2.C4.5算法3.CART算法3.SKlearn决策树算法DecisionTreeClassifier4优缺点1.决策树决策树是一种常见的机器学习算法

文章目录一、线回归1.线性回归的定义2.线性回归策略-损失函数-最小二乘法1）最小二乘法之正规方程2）最小二乘法之梯度下降3.sklearn线性回归正规方程、梯度下降API4.线性回归案例-波士顿房价数据集分析

机器学习——sklearn数据集1.数据集的划分数据分为训练集和测试集，一般训练集占大部分训练集的目的就是为了建立模型，测试集用来评估模型，针对不同的算法评估的标准是不一样的2.sklearn数据集接口介绍3.

文章目录一、判断机器算法的性能1基本使用1.目的2.使用pycharm函数封装3.sklearn中的traintestsplit：4.完美调用：二、判断机器算法的性能2分类的准确度（accuracy）准确度初步计算

目录1.基本概念2.算法流程3.sklearn实现DBSCAN(1)数据集(2)kmeans(3)DBSCAN1.基本概念DBSCAN:具有噪声的基于密度的聚类方法。

目录1.numpy自带方法2.pandas自带方法3.sklearn的自带方法4.pickle库操作cannotimportnamejoblibfromsklearn.externals1.numpy自带方法

基于贝叶斯对鸢尾花数据进行分类1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'#importbasepackageimportwarningswarnings.filterwarnings

目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA

blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79525237#t0（机器学习实战简略版，更容易懂，附在下面）###2.referencebook:《机器学习实战》###3.

文章目录引入：1.机器学习算法分类2.机器学习开发流程3.sklearn数据集4.转换器与估计器5.精确率与召回率模型选择与评优1.交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信2.网格搜索：调参数一、分类算法

PythonScikit-learn4.Scikit-learn常用函数5.课程目标6.相关书籍及课程推荐二、python-sklearn库1.sklearn库1.1Numpy库2.1Scipy库3.1matplotlib库2.安装顺序3.

基于python+opencv的彩色图片主色提取——利用K-means聚类算法一、K-means聚类算法1.K-means算法原理2.K-means聚类算法流程3.sklearn库中sklearn.cluster.KMeans

文章目录1.python3.6sklearn版本2.关于0.22版本3.sklearn升级至0.22遇到的问题（0.19-0.21-0.22怀疑需要）4.安装xgboost和lightgbm1.python3.6sklearn

3.sklearn库中的标准数据集及基本功能数据集总览数据集大小数据集名称调用方式适用算法数据规模小数据集波士顿房价数据集load_boston()回归506*13–鸢尾花数据集load_iris()分类

1.4特征工程之特征抽取与特征选择2.数据2.1数据的类型2.2数据的特征抽取2.2.1分类特征变量提取2.2.2文本特征提取2.3数据的特征预处理2.3.1单个特征2.3.2多个特征2.4数据的特征选择3.

https://blog.csdn.net/tayhh/article/details/820823771.机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、遗传算法；2.如何选择sklearn中的算法：3.

defnormalize(x):return(x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x))defstandardize(x):return(x-np.mean(x))/(np.std(x))3.

2.不同的数据类型有不同的处理方法：数值型数据：标准缩放：1、归一化2、标准化3、缺失值类别型数据：one-hot编码时间类型：时间的切分3.sklearn特征处理API：sklearn.preprocessing4

基本形式1.2成本函数2.w的计算方式2.1标准方程法2.1.1普通形式2.1.2向量形式2.1.3Python实现2.1.4计算复杂度2.2梯度下降法2.2.1梯度下降原理2.2.2Python实现3.

这一章总结的很痛苦，打公式费时费力。文章目录1.聚类分析1.1聚类方法1.2常见聚类算法：1.3cluster提供的聚类算法及其使用范围2.各种距离2.1连续性变量的距离2.1.1欧氏距离2.1.2曼哈顿距离2.1.3切比雪夫距离2.1.4闵可夫斯基距离2.1.5标准欧式距离2.1.6马氏距离2.1.7补充：距离判别法，同样用到马氏距离2.2离散型变量距离2.2.1卡方距离2.2.2Phi距离2.

2.sklearn使用的小例子 3.sklearn数据集在上边例子中，直接使用了skl