weixin_43758551的博客

Sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了，学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式。#导入模块from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#创建数据#加载 ...

无量纲化、归一化、缺失值编码 和哑变量连续数据处理，二值化 分段

import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.decomposition import PCAiris = load_iris()y = iris.targetX = iris.data#作为数组，X是几维？X.shape#作为数据表或特征矩阵，X是几维？imp...

https://blog.youkuaiyun.com/luanpeng825485697/article/details/79836262学习预测函数的参数，并在相同数据集上进行测试是一种错误的做法: 一个仅给出测试用例标签的模型将会获得极高的分数，但对于尚未出现过的数据它则无法预测出任何有用的信息。 这种情况称为 overfitting（过拟合）. 为了避免这种情况，在进行（监督）机器学习实验时，通常取...

https://blog.youkuaiyun.com/hubingshabi/article/details/802016001.机器学习简介机器学习是实现人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习 ，改善具体算法的性能多领域交叉，涉及概率论、统计学，算法复杂度理论等多门学科广泛应用于网络搜索、垃圾邮件过滤、推荐系统、广告投放、信用评价、欺诈检测、股票交易和医疗诊断等应用2.机器学...

python3机器学习sklearn之线性回归https://blog.youkuaiyun.com/hubingshabi/article/details/80172608https://blog.youkuaiyun.com/hubingshabi/article/details/80181596这个主要讲了关于一个披萨 根据尺寸变化 价格产生变化的例子其中有尺寸对价格的 一元一次尺寸 材料 对价格的多元...

我们训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步。这次主要介绍两种保存Model的模块pickle与joblib。使用 pickle 保存首先简单建立与训练一个SVCModel。from sklearn import svmfrom sklearn import datasetsclf = svm.SVC()ir...

sklearn.learning_curve 中的 learning curve 可以很直观的看出我们的 model 学习的进度, 对比发现有没有 overfitting 的问题. 然后我们可以对我们的 model 进行调整, 克服 overfitting 的问题.Learning curve 检视过拟合加载对应模块:from sklearn.learning_curve import le...

Sklearn 中的 Cross Validation (交叉验证)对于我们选择正确的 Model 和 Model 的参数是非常有帮助的， 有了他的帮助，我们能直观的看出不同 Model 或者参数对结构准确度的影响。Model 基础验证法from sklearn.datasets import load_iris # iris数据集from sklearn.model_selection i...

由于资料的偏差与跨度会影响机器学习的成效，因此正规化(标准化)数据可以提升机器学习的成效。首先由例子来讲解:数据标准化from sklearn import preprocessing #标准化数据模块import numpy as np#建立Arraya = np.array([[10, 2.7, 3.6], [-100, 5, -2], ...

from sklearn import datasetsfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionloaded_data = datasets.load_boston()data_X = loaded_data.datadata_y = loaded_data.targetmodel = LinearRegression()m...

导入模块 ¶导入 datasets 包，本文以 Linear Regression 为例。from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport matplotlib.pyplot as plt导入数...