在机器学习中，经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合，进而找到数据的规律，从而达到预测的目的。用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度，同时也可用于后续的解释和阐述工作。 这里利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据：数据可视化指南》一书中的数据 ...
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2018-08-26 22:00:02
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1 scikit-learn v0.17只有BernoulliRBM，没有MLPClassifier。 2 3 只需要把scikit-learn升级到v0.18即可。 4 5 在控制台输入下面任一个命令即可： 6 7 conda update scikit-learn 8 9 pip install... ...
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2018-08-25 21:18:01
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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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