机器学习 sklearn - 程序员宅基地

机器学习Sklearn总结2——分类算法

一、转换器与估计器二、分类算法 1、K-近邻算法 KNN算法总结： ...简单、易于理解、易于实现、无需训练 ... 1）必须指定K值，K值选定不当则分类精度不能保证。...from sklearn.datasets ...from sklearn.model_s...

机器学习Sklearn学习总结

标签： sklearn python 人工智能

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，，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机器学习...

机器学习scikit-learn使用笔记

标签：机器学习scikit-learn使用笔记

本文来自于csdn，本文是一篇机器学习Scikit-learn的笔记，主要介绍Scikit-learn的安装和使用，希望会对您的学习有所帮助。sklearn库依赖于numpy、scipy、matplotlib库，首先安装numpy，然后安装scipy、matplotlib库...

机器学习sklearn-线性回归

标签：机器学习 sklearn 线性回归

多元线性回归多重共线性岭回归 lasso回归多元线性回归 LinearRegression 一个样本有多个特征的线性回归问题线性回归的任务就是构造一个预测函数来映射输入的特征矩阵X和标签值y的关系。...

机器学习Sklearn 学习总结1——特征工程

标签： sklearn 人工智能机器学习

一、数据集的划分训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 from sklearn.model_...机器学习算法 - 统计方法 - 数学公式文本类型 ——>数值类型——>数值 ...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import datasets import numpy as np X,y = datasets.load_iris(True) X = X[:,:2] plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y) knn = KNeighborsClassifier...

机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解

标签：机器学习算法数据挖掘过采样欠采样数据均衡

以Imbalancd sklearn库收录的算法来看，过采样共有11种方法，欠采样共有8种方法，组合采样有2种方法。 1.欠采样算法： ClusterCentroids CondensedNearestNeighbour EditedNearestNeighbours ...

机器学习sklearn-xgboost

标签：机器学习 sklearn python

集成算法多个弱评估器，汇总所有弱评估器的建模结果，以获取比单个模型更好的回归或分类表现。提升算法 Adaboost和梯度提升树 XGBoost背后也是CART树，所有树都是二叉的对于梯度提升回归树来说，每个样本的...

机器学习sklearn-多项式回归

标签：机器学习 sklearn 回归

目录线性关系线性模型和非线性模型利用线性回归解决非线性问题多项式回归 ...首先，”线性“这个词用于描述不同事物时有着不同的含义。我们最常使用的线性是指“变量之间的线性关系（linear relationship）”...

机器学习Sklearn Day1

标签：机器学习 sklearn python

机器学习sklearn Day1 什么是sklearn scikit-learn，又写作sklearn，sklearn是一个开源的基于python语言的机器学习工具包它通过Numpy，SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用涵盖了几乎...

机器学习sklearn-支持向量机实例（预测天气）

标签：机器学习 sklearn 支持向量机

目录数据预处理完整代码数据预处理导入数据查看相关信息 ...在现实中，我们会先分训练集和测试集，再开始进行数据预处理。这是由于，测试集在现实中往往是不可获得的，或者被假设为...from sklearn.model_sele...

机器学习sklearn-随机森林

标签：机器学习 sklearn 随机森林

目录 1 集成学习 2 随机森林分类器 2.1 随机森林分类器函数及其参数 ... 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建.

【机器学习sklearn】决策树（Decision Tree）算法

标签：机器学习决策树算法

决策树算法前言一、决策树学习基本算法1.信息熵（Information Entropy）2.信息增益（Information gain）- ID3决策树3.增益率（Gain Ratio）- C4.5决策树4.基尼指数（Gini Index）- CART决策树5.剪枝处理（Pruning）...

【机器学习】sklearn库浅学习

标签： sklearn 学习

Python机器学习

机器学习Sklearn——红酒分类案例详解决策树模型参数

标签：机器学习 sklearn 分类

比较细节得讲了决策树的六个参数，一个重要参数，两个随机参数和三个剪枝参数，以及决策树如何让将这个图片导出来。

机器学习sklearn-朴素贝叶斯

标签： sklearn 机器学习 python

sklearn中的朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯概述算法得出的结论，永远不是100%确定的，更多的是判断出了一种“样本的标签更可能是某类的可能性”，而非一种“确定”。我们通过某些规定，比如说，在决策树的...

机器学习之sklearn基础教程！

标签：算法决策树 python

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一...本文在基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上，使用sklearn工具包进行算法实践，如果大家没有掌握基本算法原理，文中也会给出...

机器学习sklearn-聚类

标签：机器学习聚类 sklearn

sklearn中聚类算法有两种表现形式，一种是类，需要实例化，然后训练并调动接口，另一种是函数，输入特征矩阵和超参数就可得到结果。 k-means 聚类算法的典型代表将一组n个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇，...

机器学习Sklearn实战——回归算法应用、xgboost、lightingGBM

标签：机器学习 xgboost 回归算法补全人脸

from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso #构建方程？？？ from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn impo

【机器学习sklearn】两个例子轻松搞懂核密度估计KernelDensity

标签： sklearn 人工智能 python

作业中遇到了需要使用KernelDensity的情况，但是网上的资料参差不齐，找了不短的时间却失望而归，最后还是靠着自己的理解才弄懂sklearn这个函数的使用，特此纪念。

机器学习sklearn-支持向量机

标签：机器学习支持向量机 sklearn

支持向量机深度学习之外机器学习的天花板存在 SVM可以用来做图像分类和图像分割系统使用支持向量机来识别用于模型预测的各种特征支持向量机的分类方法，是在这组分布中找出一个超平面作为决策边界，使模型在...

机器学习Sklearn——SVM支持向量机（基础理论、决策过程可视化)

标签：机器学习支持向量机 sklearn

手撕SVM损失函数的求解，有拉格朗日乘子法、对偶问题、KKT条件，将使用SVM进行决策过程可视化从线性的推广到非线性的3D图中。

机器学习Sklearn——核函数、核函数在不同数据集上的表现、核函数的优势和缺点

标签：机器学习 sklearn python

介绍核函数的不同类型、核函数在不同数据集上的表现，在rbf上表现最好。以及核函数的缺点，提醒我们需要将数据进行统一量纲处理。

【1 - 决策树 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

标签： sklearn 决策树

分类树的八个参数、一个属性（feature_importances_）、四个接口（fit，score，apply，predict）criterion两个随机性相关的参数：random_state，splitter五个剪枝参数：max_depth，min_samples_split，min_samples_...

【机器学习sklearn】高斯朴素贝叶斯 Gaussian naive bayes

标签：机器学习 sklearn 分类

贝叶斯Bayes - Thomas Bayes前言一、贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）二、实例：高斯朴素贝叶斯 Gaussian Naive Bayes (GaussianNB)1.引入库2.生成数据3.高斯朴素贝叶斯模型总结前言 ...

机器学习sklearn——day01

标签：机器学习 sklearn 决策树

sklearn

机器学习sklearn.model_selection.train_test_split函数使用

标签： python 机器学习 sklearn

splitting = train_test_split(*arrays,**options) 如： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0, shuffle=False) 参数参数说明备注 ...