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. 图像的基本运算——scale， rotation， translation

    图像是视觉信息的直接反应,图像呈现出各种各样的特效都是通过图像的基本运算来完成的.图像最基本的运算有三种,分别是scale,rotation 和translation,叫做尺度,旋转和平移.很多图像的 ...

  2. Java中的50个关键字

    form:http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/6776240 Java中的50个关键字 关键字也称为保留字,是指java语言中规定了特定含义的标 ...

  3. Linux性能监测：监测目的与工具

    Linux性能监测:监测目的与工具介绍 系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不是说现在优化了,测试了 ...

  4. android https安全连接

    如果不需要验证服务器端证书,直接照这里做 [java] view plaincopy public class Demo extends Activity { /** Called when the  ...

  5. Https背景与证书在spring boot项目中的使用

    https背景(本人学习参考中觉得不错的几篇文章) https如何解决安全问题 HTTPS 理论基础及其在 Android 中的最佳实践 什么是https 关于https的个人总结 总所周知http是 ...

  6. 学习MQ（一） 感知

    声明:我的文字里出现的MQ,如没有特殊指明,就是指的IBM的websphere MQ 以前对MQ一无所知! MQ是IBM websphere的系列产品之一,是很好的一个中间件产品.其实我对这列产品并不 ...

  7. golang升级

    系统安装软件一般在/usr/share,可执行的文件在/usr/bin,配置文件可能安装到了/etc下等. 文档一般在 /usr/share 可执行文件 /usr/bin 配置文件 /etc lib文 ...

  8. MinGW安装与使用简介

    MinGW 安装与使用简介 安装方法:其实很简单,如下: Step one: 到这里下载 MinGW, 网速慢的话可能打不开, 是个外国网站 (上面的网站镜像可能 出了点问题 , 有的东西下载下来却不 ...

  9. [译文]Domain Driven Design Reference（一）—— 前言

    本书是Eric Evans对他自己写的<领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道>的一本字典式的参考书,可用于快速查找<领域驱动设计>中的诸多概念及其简明解释. DDD到目前为止知 ...

  10. java之SpringMVC的controller配置总结

    先在springmvc-servlet.xml文件作如下配置(注解开发controller) <?xml version="1.0" encoding="UTF-8 ...