【机器学习】 sklearn 模块详解前言小白问题解决机器学习一般问题的步骤sklearn 概述sklearn dataset模块预处理 sklearn.preprcessing特征抽取 sklearn.feature_extraction特征选择 sklearn.feature_selection降维 ...
【机器学习】 sklearn 模块详解前言小白问题解决机器学习一般问题的步骤sklearn 概述sklearn dataset模块预处理 sklearn.preprcessing特征抽取 sklearn.feature_extraction特征选择 sklearn.feature_selection降维 ...
标签: 机器学习
本博客主要介绍用于机器学习的sklearn库的几种安装方法。
K-means_from_scratch 从零开始实现K-Means聚类算法,并与Sklearn模型进行比较
sklearn-pmml, 允许SciKit序列化的库将估计值学习为 PMML sklearn-pmml允许scikit序列化的库将估计值学习为 PMML安装最简单的方法是使用 pip:pip install sklearn-pmml支持模型DecisionTreeClas
SKLearn安装 ⼀、sklearn简介(全是废话) sklearn (scikit-learn) 是基于 Python 语⾔的机器学习⼯具具有如下特点: 简单⾼效的数据挖掘和数据分析⼯具 可供⼤家在各种环境中重复使⽤ 建⽴在 NumPy,SciPy和 ...
sklearn实现分层抽样
标签: 特征工程
sklearn的各种特征工程函数,包括归一化、缺失值处理、特征选择等,参考博客http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html
Pycharm安装sklearn后,仍然报错No module named 'sklearn'
安装sklearn
需要降至的维度perplexity用来约束高维分布中的σi更大的数据集需要更大的perplexity一般数值在5~50之间控制原始空间中的自然簇在嵌入空间中的紧密程度以及它们之间的空间大小。对于在原始空间中较大的自然簇,他们...
标签: sklearn
sklearn 一些实例 加教程
Sklearn与机器学习实战介绍了sklearn概率,完整的项目实战的模型训练和旋转等
sklearn安装,sklearn_tutorial-master,sklearn安装scikit-learn 材料
sklearn 中的随机森林例程, 适合初学者学习随机森林使用
机器学习实战:基于sklearn的工业蒸汽量预测完整代码。 文章目录 写在前面 工业蒸汽量预测 1.基础代码 2.模型训练 3.模型正则化 4.模型交叉验证 5.模型超参空间及调参 6.学习曲线和验证曲线 写在后面
这是个人学习逻辑回归时写的代码,主要时用的sklearn包。很简单的代码,只适合初学者。
sklearn简介 2007年,数据科学家大卫·库尔纳佩(David Cournapeau)等人发起了机器学习的开源项目 sklearn,至今已逾十载。到目前为止,它已成为一款非常成熟的知名机器学习框架。 sklearn 是一款开源的 Python ...
本文主要介绍了ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn’解决方案,希望能对学习sklearn的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
这是一份Sklearn的实战教程,可以在jupyter notebook 打开。
KPCA
scikit-learn(sklearn)官方文档中文版介绍sklearn(scikit-learn)是基于Python语言的机器学习工具简单高效的数据挖掘和数据分析工具吸引大家在各种环境中重复使用建立在NumPy,SciPy和matplotlib上开源,可商业...
标签: 测试数据
sklearn逻辑回归测试数据,前两列是两门课程得分,第三列是是否通过(0,1区分)
sklearn0.19中文文档+Python3.7.2英文文档,epub格式,可以下载一个Neat reader,看起来很方便
sklearn库的常用包和函数,参数用法,中文版,可以连接到github进一步学习
ant-exercises-sklearn
cycler 0.11.0 fonttools 4.31.2 jieba 0.42.1 joblib 1.3.1 kiwisolver 1.4.4 matplotlib 3.5.2 mysql-connector-python 8.0.30 numpy 1.22.4 packaging
支持向量机(SVM)——分类预测,包括核函数调参,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等