Sklearn包含的常用算法

已于 2022-05-19 22:09:58 修改
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分类专栏： 机器学习进阶之路 文章标签： Sklearn 常用算法汇总
于 2018-08-29 21:29:20 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20412595/article/details/82192927
本文详细介绍了Sklearn库中涉及的分类、回归、聚类、降维和文本挖掘等算法，包括线性判别分析、SVM、Knn、随机森林、PCA、Kmeans以及模型优化、数据预处理等方面的内容，提供了丰富的机器学习功能。

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说明

        文章列出了Sklearn模块中常用的算法及调用方法，参考资料来自sklearn官方网站：scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.1.1 documentation

        总的来说，Sklearn可实现的函数或功能可分为以下几个方面：

目录

        分类算法

        回归算法

        聚类算法

        降维算法

        文本挖掘算法

        模型优化

        数据预处理

分类算法

 线性判别分析（LDA）

>>> from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
>>> lda = LinearDiscriminantAnalysis(solver="svd", store_covariance=True)

二次判别分析（QDA）

>>> from skle
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总的来说，Sklearn可实现的函数或功能可分为以下几个方面：分类算法回归算法聚类算法降维算法文本挖掘算法模型优化数据预处理最后再说明一下可能不支持的算法(也可能是我没找到，但有其他模块可以实现)分类算法线性判别分析(LDA)>>> from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis >&...
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