- 博客(5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅转载 【sklearn-cookbook-zh】第五章 模型后处理
第五章 模型后处理 作者：Trent Hauck 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 5.1 K-fold 交叉验证 这个秘籍中，我们会创建交叉验证，它可能是最重要的模型后处理验证练习。我们会在这个秘籍中讨论 k-fold 交叉验证。有几种交叉验证的种类，每个都有不同的随机化模式。K-fold 可能是一种最熟知的随机化模式。 准备 我们会创建一些数据集，之后在不同的在不同...
2020-04-15 12:51:41
563
转载 【sklearn-cookbook-zh】第四章 使用 scikit-learn 对数据分类
第四章 使用 scikit-learn 对数据分类 作者：Trent Hauck 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 分类在大量语境下都非常重要。例如，如果我们打算自动化一些决策过程，我们可以利用分类。在我们需要研究诈骗的情况下，有大量的事务，人去检查它们是不实际的。所以，我们可以使用分类都自动化这种决策。 4.1 使用决策树实现基本的分类 这个秘籍中，我们使用决策树执行...
2020-04-15 12:49:29
644
转载 【sklearn-cookbook-zh】第一章 模型预处理
第一章 模型预处理 作者：Trent Hauck 译者：muxuezi 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本章包括以下主题： 从外部源获取样本数据 创建试验样本数据 把数据调整为标准正态分布 用阈值创建二元特征 分类变量处理 标签特征二元化 处理缺失值 用管线命令处理多个步骤 用主成分分析降维 用因子分析降维 用核PCA实现非线性降维 用截断奇异值分解降维 用字典学习分解法分类 ...
2020-04-15 12:48:37
542
转载 【sklearn-cookbook】第三章 使用距离向量构建模型
第三章 使用距离向量构建模型 作者：Trent Hauck 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不...
2020-04-15 12:47:12
218
转载 【sklearn-cookbook-zh】第二章 处理线性模型
第一章 模型预处理 作者：Trent Hauck 译者：muxuezi 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本章包括以下主题： 从外部源获取样本数据 创建试验样本数据 把数据调整为标准正态分布 用阈值创建二元特征 分类变量处理 标签特征二元化 处理缺失值 用管线命令处理多个步骤 用主成分分析降维 用因子分析降维 用核PCA实现非线性降维 用截断奇异值分解降维 用字典学习分解法分类 ...
2020-04-15 11:54:56
411
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人