Scikit-Learn 中文文档
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Islotus
这个作者很懒，什么都没留下…
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【Scikit-Learn 中文文档】无监督学习: 寻求数据表示 - 关于科学数据处理的统计学习教程 - scikit-learn 教程 | ApacheCN
无监督学习: 寻求数据表示聚类: 对样本数据进行分组可以利用聚类解决的问题对于 iris 数据集来说，我们知道所有样本有 3 种不同的类型，但是并不知道每一个样本是那种类型：此时我们可以尝试一个 clustering task（聚类任务） 聚类算法: 将样本进行分组，相似的样本被聚在一起，而不同组别之间的样本是有明显区别的，这样的分组方式就是 clusters（聚类转载 2017-12-06 20:48:06 · 575 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象 - 关于科学数据处理的统计学习教程 - scikit-learn 教程 | ApacheCN
机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象数据集Scikit-learn可以从一个或者多个数据集中学习信息，这些数据集合可表示为2维阵列，也可认为是一个列表。列表的第一个维度代表 样本 ，第二个维度代表 特征 （每一行代表一个样本，每一列代表一种特征）。样例: iris 数据集（鸢尾花卉数据集）>>>>>> from sklearn im转载 2017-12-06 17:36:05 · 675 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 - scikit-learn 教程 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/tutorial/basic/tutorial.html官方文档: http://scikit-lear转载 2017-12-06 17:32:26 · 465 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】预测延迟 / 预测吞吐量 / 技巧和窍门 - 计算性能 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/computational_performance.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/computational_performance.html官方文档转载 2017-12-06 17:31:35 · 492 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】大规模计算的策略: 更大量的数据 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/user_guide.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/user_guide.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/GitHub:转载 2017-12-06 17:30:29 · 505 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】数据集加载工具 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/datasets/index.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/datasets/index.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/转载 2017-12-06 17:29:41 · 631 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】预测目标 (y) 的转换 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/preprocessing_targets.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/preprocessing_targets.html官方文档: http:/转载 2017-12-06 17:28:29 · 269 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】内核近似 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/kernel_approximation.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/kernel_approximation.html官方文档: http://s转载 2017-12-06 17:27:18 · 473 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】随机投影 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/random_projection.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/random_projection.html官方文档: http://scikit-转载 2017-12-04 01:38:12 · 533 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】无监督降维 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/unsupervised_reduction.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/unsupervised_reduction.html官方文档: http转载 2017-12-04 01:36:53 · 308 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】预处理数据 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/preprocessing.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/preprocessing.html官方文档: http://scikit-learn.or转载 2017-12-04 01:35:54 · 302 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】监督学习：从高维观察预测输出变量 - 关于科学数据处理的统计学习教程 - scikit-learn 教程 | ApacheCN
监督学习：从高维观察预测输出变量监督学习解决的问题监督学习 在于学习两个数据集的联系：观察数据 X 和我们正在尝试预测的额外变量 y (通常称“目标”或“标签”)， 而且通常是长度为 n_samples 的一维数组。scikit-learn 中所有监督的 估计量 都有一个用来拟合模型的 fit(X, y) 方法，和根据给定的没有标签观察值 X 返回预测的带标签的转载 2017-12-06 17:40:02 · 546 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档 】安装 scikit-learn | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn转载 2017-11-27 19:41:46 · 304 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn转载 2017-11-27 19:44:01 · 263 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】模型选择：选择估计量及其参数 - 关于科学数据处理的统计学习教程 - scikit-learn 教程 | ApacheCN
模型选择：选择估计量及其参数分数和交叉验证分数如我们所见，每一个估计量都有一个可以在新数据上判定拟合质量(或预期值)的 score 方法。越大越好.>>>>>> from sklearn import datasets, svm>>> digits = datasets.load_digits()>>> X_digits = digits.data>>> y_转载 2017-12-06 20:44:03 · 397 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】交叉分解 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/cross_decomposition.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/cross_decomposition.html官方文档: http://scikit-learn.or转载 2017-11-27 19:57:57 · 388 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】高斯过程 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/gaussian_process.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/gaussian_process.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/Git转载 2017-11-27 19:56:44 · 478 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】最近邻 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/neighbors.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/neighbors.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/GitHub: https://g转载 2017-11-27 19:55:08 · 277 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】随机梯度下降 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/sgd.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/sgd.html官方文档: http://scikit-learn.org/0.19/GitHub: https://github.com/apac转载 2017-11-27 19:53:59 · 391 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】支持向量机 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/svm.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/svm.html官方文档: http://scikit-learn.org/0.19/GitHub: https://github.com/apac转载 2017-11-27 19:52:25 · 296 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】内核岭回归 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html官方文档: http://scikit-learn.org/0.19/GitHub:转载 2017-11-27 19:50:12 · 253 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】线性和二次判别分析 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html官方文档: http://scikit-learn.org/0.19/GitHub: h转载 2017-11-27 19:48:35 · 244 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.htmlGitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn转载 2017-11-27 19:47:10 · 367 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】特征提取 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/feature_extraction.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/feature_extraction.html官方文档: http://sciki转载 2017-12-04 01:33:41 · 798 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/pipeline.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/pipeline.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/转载 2017-12-04 01:31:55 · 358 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/clustering.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/clustering.html官方文档: http://scikit-learn.org/stab转载 2017-12-03 20:37:48 · 557 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】流形学习 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/manifold.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/manifold.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/转载 2017-12-03 20:36:22 · 423 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】高斯混合模型 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/mixture.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/mixture.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/转载 2017-11-29 23:26:38 · 1250 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】神经网络模块（监督的）- 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/neural_networks_supervised.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/neural_networks_supervised.html官方转载 2017-11-29 23:25:25 · 301 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】概率校准 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/calibration.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/calibration.html官方文档: http://scikit-learn.org/st转载 2017-11-29 23:24:25 · 283 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】半监督学习 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/label_propagation.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/label_propagation.html官方文档: http://scikit-转载 2017-11-29 23:23:02 · 278 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】特征选择 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/feature_selection.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/feature_selection.html官方文档: http://scikit-转载 2017-11-29 23:22:06 · 244 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】多类和多标签算法 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/multiclass.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/multiclass.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/转载 2017-11-29 23:21:11 · 733 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】集成方法 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/ensemble.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/ensemble.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/转载 2017-11-29 23:20:16 · 238 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】决策树 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/tree.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/tree.html官方文档: http://scikit-learn.org/stable/GitHub:转载 2017-11-29 23:18:58 · 279 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/biclustering.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/biclustering.html官方文档: http://scikit-learn.org/转载 2017-12-03 20:39:15 · 262 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/decomposition.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/decomposition.html官方文档: http://scikit-learn.or转载 2017-12-03 20:40:20 · 376 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】协方差估计 / 经验协方差 / 收敛协方差 / 稀疏逆协方差 / Robust 协方差估计 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/covariance.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/covariance.html官方文档: http://scikit-learn.org/stab转载 2017-12-03 20:41:10 · 4104 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】模型持久化 - 模型选择和评估 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/model_persistence.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/model_persistence.html官方文档: http://scikit-转载 2017-12-04 01:30:54 · 283 阅读 · 0 评论 -
【Scikit-Learn 中文文档】模型评估: 量化预测的质量 - 模型选择和评估 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/model_evaluation.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/model_evaluation.html官方文档: http://scikit-le转载 2017-12-04 01:29:51 · 566 阅读 · 0 评论