scikit-learn:基于Python语言的机器学习工具

最新推荐文章于 2024-09-02 22:35:29 发布

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最新推荐文章于 2024-09-02 22:35:29 发布 · 872 阅读

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scikit-learn是Python中的一个强大开源工具包，提供了丰富的分类、回归、聚类算法以及数据预处理方法，如SVM、K-Means、PCA等，是数据挖掘和分析的理想选择。

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scikit-learn(中文网站)是python中一个非常强大的开源工具包，集合了机器学习中经典的分类、回归、聚类算法及数据处理方法，是数据挖掘和数据分析领域的简单而有效的开发工具。

分类算法 Classification
支持向量机 SVM
最近邻法
gradient boosting
回归算法 Regression
支持向量回归 SVR
Lasso
聚类算法 Clustering
K-Means
谱聚类 spectral clustering
mean-shift
DBSCAN
特征工程方法
sklearn 特征工程
- 数据预处理
  from sklearn.preprocessing import *
  1.数据标准化 StandardScaler
  2.区间缩放法 MinMaxScaler
  3.归一化 Normalizer
  4.特征二值化（定量特征） Binarizer
  5.One-Hot编码（定性特征或类型特征） OneHotEncoder
  6.缺失