六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案：将所有的数据映射到同一尺度 八、scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py 九、更多有关 K 近邻算法的思考 优点： 解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简 ...
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2018-08-25 20:07:22
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一、K近邻算法基础 KNN K近邻算法 K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 （近乎为零） 效果好（缺点？） 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 kNN的过程 二、scikit-learn 中的机器学习算法封装KNN/KNNN. ...
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2018-08-25 13:57:39
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python3的sklearn库中有偏最小二乘法。 可以参见下面的库说明：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_decomposition.PLSRegression.html 程序来源：来源：https://b ...
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2018-08-23 12:03:29
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https://blog.csdn.net/qq_34739497/article/details/80508262 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具，它扩展了 Scikit-Learn API 以允许我们监督模型的选择过程。简而言之，Yellowbrick ...
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2018-08-21 20:15:57
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show the code: 参考的是sklearn中的样例: Gradient Boosting regression — scikit-learn 0.19.2 documentation 画出的图如下所示： ...
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2018-08-15 20:28:01
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一、高斯核函数、高斯函数 μ：期望值，均值，样本平均数；（决定告诉函数中心轴的位置：x = μ） σ2：方差；（度量随机样本和平均值之间的偏离程度：， 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数） σ：标准差；（反应样本数据分布的情况：σ 越小高斯分布越窄，样本分布越集中；σ 越大高斯分布越宽 ...
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2018-08-13 19:38:54
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sklearn——train_test_split 随机划分训练集和测试集 sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklear ...
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2018-08-13 10:49:00
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一、基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题，无论是线性可分的问题，还是线性不可分的问题； 和 kNN 算法一样，使用 SVM 算法前，要对数据做标准化处理； 原因：SVM 算法中设计到计算 Margin 距离，如果数据点在不同的维度上的量纲 ...
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2018-08-12 21:30:47
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主要可以参考下面几个链接： 1.sklearn文本特征提取 2.使用scikit-learn tfidf计算词语权重 3.sklearn官方中文文档 4.sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 补充一下：CounterVectorizer()类 ...
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2018-08-10 12:26:06
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roc曲线是机器学习中十分重要的一种学习器评估准则，在sklearn中有完整的实现，api函数为sklearn.metrics.roc_curve(params)函数。 官方接口说明：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.m ...
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2018-08-07 23:50:27
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