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机器学习任务。

  机器学习任务通常包括分类(Classification)和回归(Regression),常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、GBDT、boosting、神经网络NN。

  常见的降维方法包括TF-IDF、主题模型LDA、主成分分析PCA等等

sklearn了解一下的更多相关文章

  1. 机器学习之sklearn——EM

    GMM计算更新∑k时,转置符号T应该放在倒数第二项(这样计算出来结果才是一个协方差矩阵) from sklearn.mixture import GMM    GMM中score_samples函数第 ...

  2. 机器学习之sklearn——聚类

    生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征 ...

  3. 机器学习之sklearn——SVM

    sklearn包对于SVM可输出支持向量,以及其系数和数目: print '支持向量的数目: ', clf.n_support_ print '支持向量的系数: ', clf.dual_coef_ p ...

  4. 使用sklearn做单机特征工程

    目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺 ...

  5. 使用sklearn进行集成学习——实践

    系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting ...

  6. 【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化

    一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属 ...

  7. sklearn 增量学习 数据量大

    问题 实际处理和解决机器学习问题过程中,我们会遇到一些"大数据"问题,比如有上百万条数据,上千上万维特征,此时数据存储已经达到10G这种级别.这种情况下,如果还是直接使用传统的方式 ...

  8. 使用sklearn优雅地进行数据挖掘【转】

    目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理3 流水线处理4 自动化调参5 持久化6 回 ...

  9. Sklearn库例子——决策树分类

    Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于 ...

  10. sklearn学习笔记3

    Explaining Titanic hypothesis with decision trees decision trees are very simple yet powerful superv ...

随机推荐

  1. Java-Cookie源码

    public class Cookie implements Cloneable { private static final String LSTRING_FILE = "javax.se ...

  2. UTL_DBWS - Consuming Web Services in Oracle 10g Onward

    from:http://oracle-base.com/articles/10g/utl_dbws-10g.php In a previous article I presented a method ...

  3. C语言之linux内核--BCD码转二进制与二进制转BCD码(笔试经典)

    在分析代码之前,我们先来了解一下,BCD码和二进制到底区别在哪? 学习过计算机原理的和数字电子技术这两门课的都会知道这两个到底是什么含义,也有的同学学过了,考过了,过了一段时间又忘记了,今天,我们通过 ...

  4. C语言之linux内核可变参实现printf,sprintf

    昨天,我发表了一篇用可变参实现的fprintf函数,其实说实话还不完全是可变参实现的,因为用到了FILE * 这样的指针,需要包含stdio.h这个头文件才能实现这个函数,今天我们就来看看,如何抛弃s ...

  5. Android 客户端与服务器交互

    在android中有时候我们不需要用到本机的SQLite数据库提供数据,更多的时候是从网络上获取数据,那么Android怎么从服务器端获取数据呢?有很多种,归纳起来有 一:基于Http协议获取数据方法 ...

  6. python 网络框架twisted基础学习及详细讲解

    twisted网络框架的三个基础模块:Protocol, ProtocolFactory, Transport.这三个模块是构成twisted服务器端与客户端程序的基本.Protocol:Protoc ...

  7. easyui 在编辑状态下,动态修改其他列值。

    首先是自定义了一个方法uodateColumn更新列值 /** *自定义的修改列值方法 */ $.extend($.fn.datagrid.methods, { updateColumn: funct ...

  8. profile bashrc bash_profile之间的区别和联系

    profile bashrc bash_profile之间的区别和联系 博客分类: Linux   执行顺序为:/etc/profile -> (~/.bash_profile | ~/.bas ...

  9. MySQL的日志(一)

    本文目录:1.日志刷新操作2.错误日志3.一般查询日志4.慢查询日志5.二进制日志 5.1 二进制日志文件 5.2 查看二进制日志 5.2.1 mysqlbinlog 5.2.2 show binar ...

  10. Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一)

    本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提 ...