sklearn代码实例学习目录

最新推荐文章于 2025-10-31 21:58:42 发布
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博客介绍Python库自学顺序参考Scikit - learn 0.21.x中文文档，自学方式是解释理解代码实例，还会对应用的数据集和接口深入学习。内容涉及监督学习中的广义线性模型，重点提及普通最小二乘法。
Scikit-Learn 官方示例
大卫DrDavidS的博客
07-02 3818
部分sklearn示例
决策树原理详解及sklearn代码实例
Y_hero的博客
03-10 7578
1.决策树 1.1基本流程 决策树(decsioin tree)是一种常见的机器学习方法，例如西瓜书中的二分类任务，判断瓜的好坏。决策树如下: 可以看到此使判断西瓜是否好坏，则通过色泽，根蒂，敲声等一些列属性来得出结果。  一般的，一颗决策树包括一个根节点，若干个内部接待你和若干个叶结点；叶节点对应于决策结果，其他结点则对应一个属性测试；从根节点大到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树...
scikit-learn简单示例
07-16
scikit-learn的简单示例，主要针对机器学习中的分类问题进行演示，由简入繁，可以通过学习简单示例脚本再深入至scikit-learn源代码的学习
sklearn入门经典案例
01-07
自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。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。
Scikit-learn 十大高级应用实例讲解
最新发布
很多时候犯错都是在不知情的情况下发生的
10-31 69
常见用法示例。
基于sklearn的例子-准备阶段
u013083549的博客
04-11 3447
Getting ready scikit-learn的内置数据库在datasets模块里。用如下命令导入： In [1]: from sklearn import datasets import numpy as np 在IPython里面运行datasets.*?就会看到data
简单的Scikit-Learn入门示例
IT深耕十余载，大道之简
06-14 793
这个数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及一个目标变量（花的种类，分为山鸢尾、杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）。函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们选择了一个数据预处理方法（特征缩放），并用它处理了训练集和测试集的特征。之后，我们选择了支持向量机（SVM）作为分类器，并使用训练集数据训练了模型。最后，我们用模型对测试集进行了预测，并计算了模型的准确率。在这个示例中，我们首先导入了必要的库，然后加载了鸢尾花数据集。
掌握sklearn机器学习基础代码实例
标题中提到的“基于sklearn的一些机器学习的代码”指明了文档中内容的主题为使用Python编程语言中的机器学习库scikit-learn（简称sklearn）编写的代码。scikit-learn是目前最流行的开源机器学习库之一，广泛应用于...
[自用] 菜菜的sklearn 机器学习调参+实例
weixin_44845052的博客
02-27 1055
随机森林调参思想 + 实例调参全过程讲解
python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码
12-31
Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习...
Python3 与 Jupyter Notebook 下的机器学习 Sklearn 入门：API 及实例指南
08-18
本指南将从安装必要的软件开始，逐步引导用户了解如何使用Python3编写Sklearn代码，并通过Jupyter Notebook来展示结果。首先，我们会详细说明如何安装Python3以及Jupyter Notebook。Python3可以从官方网站下载，安装...
scikit-learn 实战之监督学习 4
oxuzhenyi的博客
08-01 1533
常见的监督学习模型对比评价 一、实验介绍 1.1 实验内容 监督学习（英语：Supervised learning）是机器学习中最为常见、应用最为广泛的分支之一。本次实验将带你了解监督学习中常见的分类方法，并学会使用 scikit-learn 来构建预测模型，用于解决实际问题。 1.2 实验知识点 了解常见的监督学习方法使用多个方法进行分类预测比较 1.3 实验环境
Python scikit-learn 机器学习算法实践
SiArch的博客
04-19 1560
继上一篇， 我们接下来介绍人工智能常用的机器学习库。在数据分析和预测建模领域，Scikit-learn 是一个功能强大且易于使用的 Python 机器学习库。本文将通过几个示例，介绍如何使用 Scikit-learn 进行监督学习（分类和回归）以及无监督学习（聚类和降维）。
SciKit-learn快速入门教程和实例（二）
林夕
01-21 5649
知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33148436 一，sklearn的常用属性和功能 继续上次对波士顿房价预测的讨论，了解模型的属性和功能。 #首先导入库，使用的是线性回归 from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入波士顿房价数据
Scikit-Learn 1.4实战案例：分类模型
数智笔记
02-13 1194
首先需要注意的是，对于第一个和第二个数据集，LDA和QDA是等价的。由于在这些情况下数据生成过程对两个类别使用了相同的协方差矩阵，QDA估计了两个（几乎）相等的协方差矩阵，因此等价于LDA估计的协方差矩阵。QDA拟合了两个协方差矩阵，并提供了一个非线性的判别边界，而LDA则欠拟合，因为它假设两个类别共享一个单一的协方差矩阵。在第一个数据集中，用于生成数据集的协方差矩阵是球形的，这导致判别边界与两个均值的垂直平分线对齐。使用LDA时，所有类别的标准差相同，而使用QDA时，每个类别都有自己的标准差。
Python案例｜使用Scikit-learn进行房屋租金回归分析
不断学习，不断进步，提高自己
07-26 4315
回归分析是一种预测性的建模技术，研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析是建模和分析数据的重要工具。比如预测股票价格走势、预测居民收入、预测微博互动量等等。常用的有线性回归、逻辑回归、岭回归等。本文主要使用线性回归。
Scikit-learn：scikit-learn快速教程及实例
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皮皮blog
08-19 2万+
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scikit-learn随机数据生成实例
zy的博客
06-29 499
使用scikit-learn生成随机数
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