
机器学习
文章平均质量分 69
junchengberry
这个作者很懒,什么都没留下…
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机器学习基础一: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中包含了大量的优质的数据...原创 2018-05-15 17:34:33 · 654 阅读 · 0 评论 -
预处理数据的方法总结(使用sklearn-preprocessing)
预处理数1. 标准化:去均值,方差规模化Standardization标准化:将特征数据的分布调整成标准正太分布,也叫高斯分布,也就是使得数据的均值维0,方差为1.标准化的原因在于如果有些特征的方差过大,则会主导目标函数从而使参数估计器无法正确地去学习其他特征。标准化的过程为两步:去均值的中心化(均值变...原创 2018-06-17 17:31:03 · 277 阅读 · 0 评论