在局部线性嵌入(LLE)原理总结中，我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结。这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍，并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结。 1. scikit-learn流形学习库概述 在scikit-learn中，流形学习 ...
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2017-01-12 02:25:23
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（上接第三章） 3.4 Scikit-Learn与回归树 3.4.1 回归算法原理 在预测中，CART使用最小剩余方差（squared Residuals Minimization）来判断回归时的最优划分，这个准则期望划分之后的子树与样本点的误差方差最小。这样决策树将数据集切分成很多子模型数据，然后 ...
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2017-01-04 18:34:00
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背景：本文类似文章的目录部分，以系统学习python 新知识和复习总结用 python 基本语法 numpy库 matplotlib绘图库 pandas库 scikit-learn 机器学习库 ...
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2017-01-01 20:39:02
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本文记录本人曾经阅读过的一些文章，其中主要包括在编程、学习过程中搜集的一些琐碎知识点等。 由于文章过多，此处只记录文章的地址，可点击查看原网页。 由于内容很多，放在一篇文章中显得太长，故每个月一篇。 2016-11-24 聚类 2.3. Clustering — scikit-learn 0.18.... ...
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2016-12-31 07:20:31
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在谱聚类（spectral clustering）原理总结中，我们对谱聚类的原理做了总结。这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结。 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中，sklearn.cluster.SpectralClustering ...
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2016-12-30 18:58:20
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在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中，DBSCAN算法类为sklearn.c ...
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2016-12-24 20:43:23
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注：只是随笔 import pandas as pd train = pd.read_csv() 读入scv格式的文件 train = train_set.drop(['EbayID','QuantitySold','SellerName'], axis=1) 去掉无用的features; trai ...
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2016-12-24 19:37:37
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在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifie ...
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2016-12-09 19:33:42
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在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接， ...
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2016-12-06 20:50:43
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摘要： 1.示例 2.模型主要参数 3.模型主要属性变量 ...
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2016-11-28 14:40:57
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