课程简介:课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过Python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同
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2018-07-26 15:00:32
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第11章 识别手写体数字 27111.1 手写体识别 27111.2 用scikit-learn识别手写体数字 27111.3 Digits数据集 27211.4 学习和预测 27411.5 小结 276 ...
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编程语言 时间：
2018-07-22 15:09:18
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第8章 用scikit-learn库实现机器学习 205 8.1 scikit-learn库 205 8.2 机器学习 205 8.2.1 有监督和无监督学习 205 8.2.2 训练集和测试集 206 8.3 用scikit-learn实现有监督学习 206 8.4 Iris数据集 206 主成分 ...
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2018-07-22 15:08:42
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一、make_blobs简介 scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。 二、函数原型 其中： n_samples是待生成的样本的总数。 n_fe ...
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2018-07-22 00:19:10
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一，scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型： ? 2.评估回归模型： ? 二、常见模型评估解析： ?对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为：（T,F表示预测的正确与错误性，P,N表示预测的正类和负类） ?真正例（TruePositive，TP）：真实类别为正 ...
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2018-07-19 13:55:00
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本章的几个概念： 估计器（estimator） 用于分类、聚类和回归分析 转换器（transformer）:用于数据预处理回来数据转换 流水线（pipeline）： 组合数据挖掘流程， 便于在此使用 1.scikit-learn估计器 数据集下载地址：UCI 加载数据集： #coding=gbk # ...
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2018-07-19 13:35:57
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fetch_data fetch_mldata默认路径是在scikit_learn_data路径下，mnist的mat文件其实直接放置到scikit_lean/mldata下面即可通过fetch_mldata中获取；当然路径信息其实是fetch_home函数中定义的； 洗牌训练数据 为了避免数据的有... ...
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2018-07-17 23:29:41
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KNN 算法介绍： 缺点： 对一个算法的掌握无非知其然，也知其所以然 使用scikit中的KNN： 自己实现KNN 分类器: 调用： 超参数和模型参数： 如何寻找好的超参数 明可夫斯基距离 当p的值为1时，则是曼哈顿距离，当p为2时则是欧拉距离 数据归一化： 测试数据归一化 使用StandardSc ...
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2018-07-06 01:32:46
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1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相 ...
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2018-07-04 18:53:42
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在scikit-learn中，RandomForest的分类器是RandomForestClassifier，回归器是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。 一、Bagging框架的参数： 1. n_ ...
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2018-07-02 19:23:16
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