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搜索关键字:scikit    ( 627个结果
特征工程
2.1 数据集 目标 知道数据集的分为训练集和测试集 会使用sklearn的数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-19 16:53:01    阅读次数:0
SVM
1、scikit-learn SVC、NuSVC、和LinearSVC区别 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和LinearSVR 3个类。相关的类都包裹在skl ...
分类:其他好文   时间:2021-02-25 11:52:02    阅读次数:0
[译] scikit-learn(sklearn) 中文文档 && 示例 (感谢社区翻译人员)
翻译 https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh 示例 https://scikit-learn.org/stable/ ...
分类:其他好文   时间:2021-02-04 11:40:15    阅读次数:0
博雅机器学习十讲1
有监督学习的一般流程: 过拟合问题:所选模型对已知数据预测得很好,但对未知数据预测很差。 模型选择的方法: ①正则化:把对已知数据的训练误差和模型复杂度降到最小。 ②交叉验证,数据比较少时,将数据集随机切分,组合为训练集和测试集。 Scikit-learn ...
分类:其他好文   时间:2021-01-27 14:02:50    阅读次数:0
Multiclass and multioutput overview of sklearn
Multiclass and multioutput algorithms https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html# sklearn 支持如下典型类型学习 multiclass -- 多类别 mulitlabel -- 多标签 ...
分类:其他好文   时间:2021-01-04 10:50:54    阅读次数:0
4步预测网络暴力!用scikit-learn解救蔡徐坤
风口浪尖蔡徐坤,引战实力太惊人不黑不火,越黑越火。蔡徐坤,被各种高科技黑得五彩斑斓。蔡徐坤,近年顶级流量鲜肉,于《偶像练习生》C位出道。因其剑眉星目、生性温柔、发量惊人,斩获大波重度迷妹。原本饭圈和直男界两不相干,自从NBA授予蔡徐坤形象大使的荣誉称号后,一大波女粉速速集合撑起了NBA在中国的商业版图。而虎扑直男们则不买账!通过技术调侃蔡徐坤,以保卫他们的“理想国”。于是有人挖出蔡徐坤出道时打篮球
分类:其他好文   时间:2020-12-24 12:43:28    阅读次数:0
A way to compress picture by KMeans algorithm
conception https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_color_quantization.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-color-quantization-p ...
分类:其他好文   时间:2020-12-22 12:27:39    阅读次数:0
躲不过的数学课?:数据科学领域中需要多少数学知识?
图源:pixabay作为一切科学的基础,数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者,一定想过这些问题:·我可以在几乎没有数学背景的情况下,成为一名数据科学家吗?·在数据科学中,哪些基本的数学技能是重要的?有很多好用的包可以用来构建预测模型,或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括:Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
分类:其他好文   时间:2020-12-22 11:40:33    阅读次数:0
【机器学习】scikit-learn中的数据预处理小结
一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字,有的含时间序列,有的连续,有的间断。 也可能,数据的质量不行,有噪声,有异常,有缺失,数据出错,量纲不一,有重复,数据是偏态,数据量太大或太小 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-09 11:58:12    阅读次数:5
【机器学习】scikit-learn中的特征选择小结
一.概述 1. 特征工程 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程,可以通过挑选最相关的特征,提取特征以及创造特征来实现。 可能面对的问题有:特征之间有相关性,特征和标签无关,特征太多或太小,或者干脆就无法表现出应有的数据现象或无法展示数据的真实面貌 特征工程的目的:1) 降 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-09 11:54:45    阅读次数:5
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