baidu_20390857的博客

ML神器：sklearn的快速使用　　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，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务。1. 获取数据1.1 导入sklearn数据集　　sklearn中包含...

一个使用sklearn实现线性回归的简单实例，主要包括数据准备，以及预测部分。数据准备def loadDataSet(filename):     file=open(filename,'r')     dataMat=[]     labelMat=[]     filelines=file.readlines()     #读取文件     for line in filelines:    ...