qq_39751437的博客

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sklearn是python机器学习最重要的库之一，用于数据挖掘，实现各种算法，sklearn框架概览。一、sklearn实现算法：由图中，可以看到库的算法主要有四类：分类，回归，聚类，降维。其中：常用的回归：线性、决策树、SVM、KNN ；集成回归：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees常用的分类：线性、决策树、SVM、KN...

在机器学习中，一般使用pandas进行数据的处理，使用matplotlib或者seaborn进行图形化数据，两者结合起来处理和分析数据，能让之后的步骤事半功倍。

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klearn交叉验证函数‘BaseCrossValidator’,’GridSearchCV’,‘TimeSeriesSplit’,‘KFold’,‘GroupKFold’,‘GroupShuffleSplit’,‘LeaveOneGroupOut’,‘LeaveOneOut’,‘LeavePGroupsOut’,‘LeavePOut’,‘ParameterGrid’,‘P...

这里的"drive"可修改为你想要的名称。它意味着，这个 drive 将直接指向你的Google Drive的根目录。命令行输入 !mkdir -p drive !google-drive-ocamlfuse drive

sklearn库共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。1. 获取数据从sklearn获取数据集需要导入，或者你可以创建数据集导入**from sklearn import datasetssklearn.datasets.load_<name>波士顿房价数据集sklearn.datasets.load_boston()...

时间序列分析之前，需要进行序列的预处理，包括纯随机性和平稳性检验，通过计算序列的四个特征统计量，根据检验结果可以将序列分为不同的类型，然后采取不同的分析方法。四个特征统计量1.均值2.方差3.自协方差函数（autocovariance function）4.自相关系数（autocorrelation coefficients）数据合并平稳性检验如果时间序列在某一常数附近波动且...