基于 Python 和 Scikit-Learn 的机器学习介绍

最新推荐文章于 2024-09-20 13:23:26 发布
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本文讨论了在解决问题过程中特征选取的重要性，并介绍了特征工程的概念。特征工程包括根据直觉和专业知识创造特征，而特征选取则可以通过算法实现，例如使用树算法来计算特征的信息量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://python.jobbole.com/81721/

特征的选取

毫无疑问，解决一个问题最重要的是是恰当选取特征、甚至创造特征的能力。这叫做特征选取和特征工程。虽然特征工程是一个相当有创造性的过程，有时候更多的是靠直觉和专业的知识，但对于特征的选取，已经有很多的算法可供直接使用。如树算法就可以计算特征的信息量。


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AI机器学习实战 | 使用 Python 和 scikit-learn 库进行情感分析
Web3 & Basketball
11-15 7581
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Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
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Windows下使用Python安装机器学习模块scikit-learn
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Python机器学习工具包Scikit-learn
Python老吕的博客
09-02 1339
Scikit-learn并不是万能的。对于某些复杂的机器学习任务，如深度学习或自然语言处理，我们可能需要借助其他工具或框架来实现。但是，对于大多数常见的数据分析和机器学习任务来说，Scikit-learn已经足够强大和灵活了。Scikit-learn是一个功能强大、易于使用的机器学习工具包。它提供了丰富的算法和功能，使得我们可以轻松地构建和评估各种机器学习模型。无论是初学者还是专业人士，都应该掌握和使用这个强大的工具包来提升自己的数据分析和机器学习能力。博主：Python老吕优快云网站。
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ning的博客
09-20 1051
线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。在sklearn中，模型用于通过特征变量预测目标变量。Scikit-Learn是一个功能强大且易于使用的机器学习库，它为Python用户提供了丰富的算法和工具来解决实际问题。通过本文的介绍，你应该能够掌握如何在Python中使用Scikit-Learn进行基本的线性回归分析。当然，Scikit-Learn的功能远不止这些，还有更多的算法和技术等待你去探索和学习。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章。
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05-12 2685
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深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库
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内容概要：本文详细介绍了决策树这一机器学习的基础分类与回归算法，重点讲述了利用 Python 的 Scikit-Learn 工具库实现决策树分类的过程。文章首先阐述了什么是决策树以及它的运作机制，然后逐步解释了从加载经典的...
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04-13
Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。
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