有监督学习的算法fit(x,y)传两个参数无监督学习的算法是fit(x)，即传一个参数

有监督与无监督学习的区别
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本文阐述了有监督学习与无监督学习的基本概念及主要区别。有监督学习算法如逻辑回归、支持向量机等，在训练过程中需要输入特征x和对应的标签y；而无监督学习算法如K均值聚类，则只需输入特征x，无需标签y。
聚类算法(无监督学习)
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
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  聚类就是把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程(如下图)。其中，每个子集称为一个簇。聚类不仅要使簇中的对象彼此相似，而且要与其他簇中的对象相似。聚类是无监督学习，数据不需要类标号(标注)信息。  分类是有监督学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标签，通过有标签样本学习分类器。  聚类是无监督学习，即不使用训练数据进行学习，通过观察学习将数据集分割成多个簇。划分方法是指讲有n个对象的数据集D划分成k(k............
【机器学习】监督学习算法之：线性回归
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Python学习笔记之线性回归
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机器学习笔记九——线性模型原理以及python实现案例
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机器学习笔记(五)回归模型
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1、随机森林 1、随机森林 随机森林简单来说就是bagging+决策树，就是多颗决策树组成的森林。 2、决策树的建立 常见的决策树算法： ID3,使用的信息增益建立的决策树。 C4.5，使用的信息增益率建立的决策树。 CART，基尼系数。 信息增益越大，表示特征对样本熵(表示混乱程度)的减少能力越强。 3、bagging的使用 从原始数据中使用有放回的方法抽取数据(Bootstraping)，随机抽取n个样本，进行k轮，获得k个样本集，建立k个模型(随机森林的时候就是决策树)，对于分类问题，我们用投票法
8.1 有监督学习算法
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无监督学习之Kmeans算法
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追求的是，求解能够让簇内平方和最小化的质心。在质心不断变化不断迭代的过程中，整体平方和是越来越小的，当整体平方和最小的时候，质心就不再发生变化了，即求解问题，变成了最优化问题。拿到一个数据集，我们希望能够通过绘图先观察一下这个数据集的数据分布，以此来为我们聚类时输入的n_clusters做一个参考，自己创建一个数据集。距离的衡量【常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）】"【差异：由样本点到其所在簇的质心的距离来衡量】同一个簇，所有样本点到质心的距离之和。,自己创建的，有标签。
【机器学习】机器学习重要方法—— 半监督学习：理论、算法与实践
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ clf=KMeans(n_clusters=5) #创建分类器对象 fit_clf=clf.fit(X) #用训练器数据拟合分类器模型 clf.predict(X) #也可以给新数据数据对其预测 print(clf.cluster_centers_) #输出5个类的聚类中心 y_pred = clf.fit_predict(X) #用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测 print(y_pred) #输出预测结果 补充知识：sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)
fit（）函数参数
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网上抄来抄去都是一个意思， fit_transform是fit和transform的组合。 我们知道fit（x，y）在新手入门的例子中比较多，但是这里的fit_transform(x)的括号中只有一个参数，这是为什么呢？ fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法，fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法，比如降维、特征提取、标准化 然后解释为什么出来fit_trans...
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一.前提 sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。 二.比较 1.有监督学习的算法fit(x,y)传两个参数。无监督学习的算法是fit(x)，即传一个参数，比如降维、特征提取、标准化。 2.fit_t...
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fit(x) 是对x进行训练 transform(y) 是将模型直接应用于y fit_transform(x) 是对x进行训练后再将模型应用于x x_test加fit，pca x_test不加fit -4 1 0.8855240762093011 0.6501925545571245 0.7678583153832128 -4 3 0.8855236186606635 0.6508344030808729 0.7681790108707682 -4 5 0.8855236186606635 0.650834
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