机器学习算法入门（sklearn）

最新推荐文章于 2024-06-19 13:02:55 发布

lamesoeur

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分类专栏：原创文章文章标签：机器学习 sklearn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27464321/article/details/79575182

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本文根据《Python机器学习及实践》整理了监督学习、无监督学习的常见模型及特征提取与模型选择的关键点，旨在为初学者提供快速查阅的资料。虽然文中仅做简单总结，建议读者全面阅读原著以获取详细信息。附带的原表格文档需要花费积分下载。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近看了《Python机器学习及实践》这本书，收获不少。于是准备对书中的要点通过表格的形式做一个简单的梳理和总结，供入门的同学学习参考。如发现总结的不到位地方，不接受批评，欢迎指正。本文主要分以下几个部分：

1.监督学习及常用模型
2.无监督学习及常用模型
3.特征提取及模型选择
4.结语

正文

1.监督学习及常用模型

2.无监督学习及常用模型

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机器学习---基于sklearn的机器学习入门

2401_84605487的博客

10-31

923

文章是基于sklearn进行机器学习的入门,主要讲述从最基本的数据集的获取和划分开始说起,接着讲述了特征工程中的特征提取特征预处理以及特征降维,在分类算法中,主要讲述了KNN算法朴素贝叶斯以及决策树和随机森林,在其中又广度的学习了模型选择和恶调优,其中交叉验证以及超参数网格法也是十分重要.讲完了分类算法,又开始讲述回归算法,在回归算法中学习了损失函数以及优化算法,也学习了过拟合和欠拟合以及相对的优化模型,在此也学习一个重要的分类算法--逻辑回归,在最后学习了最后一个算法---无监督学习--聚类算法

Python机器学习算法入门教程（一）

生产队的刘同学

08-16

1014

很早就想写一门关于 Python“机器学习”的教程，不过碍于自身知识的局限性，不知如何下手。如果写的教程通篇只是探讨代码、数学知识、算法原理，这样的教程读起来必然索然无味。经过冥思苦想，终于突发灵感，可不可以写一部关于“机器学习算法”的入门教程呢？让初学者更容易理解常用的机器学习算法，从而帮助那些想要了解机器学习的人，打开通往人工智能世界的大门。机器学习是一门涉及了大量逻辑与算法的技术，令很多人望而却步，既想掌握，又害怕自己数学知识“拖后腿”，最终导致前功尽弃。......

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sklearn-python机器学习算法汇总

01-16

sklearn-python机器学习算法汇总，对常用的机器学习算法进行了实现，使用mnist数据进行实验对比，程序运行过，没有问题

python sklearn 机器学习 使用简介

whatday的专栏

03-12

7128

Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上。

sklearn入门经典案例

01-07

自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。

leetcode和ctf-skr_learn_list:skr_learn_list

06-30

leetcode和ctf 这是什么？这是一份skr_university的学习清单，因为太菜被抓，努力学习的一份记录 skr_learn_list 前面因为年代久远，就以周为单位，后面再以日为单位第一周（2020.5.18-2020.5.23）：Prime c++和stl源码剖析（视频+代码） Prime c++：第一章到第六章前面和prime c没什么太大的区别，就暂且不进行记录 stl源码剖析 STL是C++标准库的一部分，占据了大部分的比例。STL借助模板把常用的数据结构及其算法都实现了一遍，且做到了数据结构和算法的分离。六大组件：容器：序列容器 + 关联式容器算法： sort，search，copy，erase，for_each，unique 迭代器：广义指针，使得算法能独立于容器仿函数：泛化算法配置器为容器提供空间配置和释放，对象构造和析构的服务配接器将一种容器修饰为功能不同的另一种容器。例如deque，在此基础上禁用一些deque的功能实现队列和栈，这就是一种配接器。第二周（2020.5.23-2020.5.29）：STL源码抄写和相应漏洞查找

sklearn

夏革

06-27

1909

文章目录数据预处理缺失值无量纲化标准化归一化正则化对比处理连续型变量：二值化与分段处理离散型变量：独热编码与哑变量生成多项式特征特征选择Filter过滤法方差选择法卡方检验/卡方过滤F检验互信息法总结Embedded嵌入法Wrapper包装法降维算法数据集拆分定义模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法决策树支持向量机SVMk近邻算法KNN多层感知机（神经网络）模型评估交叉验证检验曲线保存模型保存为pi...

机器学习学习及sklearn的使用.zip

04-08

在机器学习领域，Sklearn（Scikit-learn）是一个广泛使用的Python库，它为各种机器学习算法提供了简单而有效的实现。这个"机器学习学习及sklearn的使用.zip"压缩包很可能是包含了一系列教程、代码示例和讲解，帮助...

【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).zip

02-11

【机器学习】菜菜的sklearn课堂是一套全面讲解机器学习的在线课程，重点在于使用Python中的sklearn库进行实际操作。课程覆盖了从基础知识到高级应用，旨在帮助初学者和有一定经验的学习者掌握机器学习的核心概念和...

Python机器学习算法入门指南(全)

pythonandaiot的博客

01-13

2820

前言 机器学习作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。一个经典的机器学习的定义是： A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, imp.

非常详细的sklearn介绍

最新发布

qq_38614074的博客

06-19

3377

Scikit-learn（简称Sklearn）是Python中一个强大的机器学习库，它提供了大量现成的机器学习算法和工具，用于处理回归、分类、聚类、降维等任务。Sklearn的设计目标是提供一个简单、高效、易于使用的工具集，使得机器学习开发者能够快速地应用各种算法来解决实际问题。简单高效：提供了用户友好的接口和高效的实现，使得机器学习实验变得更加容易。可重用性：使得机器学习算法能够在不同的环境中重复使用，提高了开发效率。基于NumPy、SciPy和Matplotlib。

sklearn基本操作代码练习

sgsdsdd的博客

10-01

736

系列文章目录文章目录系列文章目录一、datasets（数据集）二、preprocessing（预处理和规范化）三、linear_model（线性模型）一、datasets（数据集） from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() #加载并返回波士顿房价数据集（回归） import pandas as pd from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() bo

机器学习---sklearn

weixin_44838881的博客

05-21

4万+

1.Sklearn简介 sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具,Sklea是处理机器学习 (有监督学习和无监督学习) 的包。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，其主要集成了数据预处理、数据特征选择，sklearn有六个任务模块和一个数据引入模块：有监督学习的分类任务有监督学习的回归任务无监督学习的聚类任务无监督学习的降维任务数据预处理任务模型选择任务数据引入具体流程如下：下载 skl.

人工智能之数据科学库sklearn

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎

01-24

2675

sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大

Scikit-Lear（machine learning）

weixin_42989738的博客

07-06

258

人体姿态运动状态信息监督学习（Supervise Learning） K近邻分类器（KNN） algorithm 决策树朴素贝叶斯算法上证指数的涨跌 ———————————————————————————————————————————————————————————————————————— 线性回归（Liner Regression）多项式回归（Polynomia...

Spark MLlib机器学习库-Adult数据集实例上手

thuink的博客

05-31

1787

在本实验中，我们将使用以下模型进行训练：逻辑回归、KNN、随机森林、朴素贝叶斯、决策树、梯度提升树、多层感知器、线性支持向量机、One-vs-Rest。可能强扭的瓜不甜，有些预测结果不尽人意

Adult数据集模型预测

晴一千天的博客

12-20

9828

用svm(支持向量机)训练Adult数据集，预测年收入

[四]机器学习之支持向量机SVM

柚子君的小窝

10-14

4212

4.1 实验数据本数据集来源于UCI的Adult数据集，并对其进行处理得到的。数据集下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult。本实验使用LIBSVM包对该数据进行分类。原始数据集每条数据有14个特征，分别为age,workclass,fnlwgt(final weight),education,education-num,mar...