在机器学习任务中，经常会对数据进行预处理．如尺度变换，标准化，二值化，正规化．至于采用哪种方法更有效，则与数据分布和采用算法有关．不同算法对数据的假设不同，可能需要不同的变换，而且有时无需进行变换，也可能得到相对更好的效果．因此推荐使用多种数据变换方式，用多个不同算法学习和测试，选择相对较好的变换方 ...
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2018-05-19 21:22:23
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数据分析实例 -- 气象数据 一、实验介绍 本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理，然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结 ...
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2018-05-12 19:28:56
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参考资料 <PYTHON_MACHINE_LEARNING> chapter3 A Tour of Machine Learning Classifers Using Scikit-learn 引言 在我们进行分类的时，所取样本中的特征值一般都分布在实数域，但是我们想得到的往往是一个在 [0,1] ...
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2018-05-09 20:52:52
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sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数 ...
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2018-05-09 19:42:27
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首先附上官网说明 [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#examples-using-sklearn-cluster-kmeans] 再附上一篇翻译文档 http://blog.cs ...
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2018-05-08 14:45:38
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之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。 之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧） 聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类 ...
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2018-05-08 14:36:58
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scikit-learn 源码解读之Kmeans，来自：http://midday.me/article/f8d29baa83ae41ec8c9826401eb7685e python之sklearn学习笔记，来自：http://lilian.info/blog/2016/12/sklearn.ht ...
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2018-04-26 12:19:06
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Pandas Pandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改, ...
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2018-04-23 12:24:59
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在当我们获得的数据没有标签时，我们依然希望通过算法学习找到这些数据的特点，这时就用到了KMeans （k均值聚类）把数据点聚类成K个簇 文档地址： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html ...
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2018-04-22 10:41:41
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1. 生成随机的二维数据： 2.生成聚类标签： 3.显示聚类效果： 参考： https://blog.csdn.net/qq_34264472/article/details/53217748 （此为python2代码） ...
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2018-04-18 23:33:10
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