LiuQQu的专栏

在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 （比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。 我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数...

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。它们可被理解成多维观测值的一个列表。这些数组的第一个维度代表 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 import datasets >>> ...