机器学习实战基础（二十三）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（四） PCA与SVD 之 PCA中的SVD

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机器学习实战基础（十三）：sklearn中的数据预处理和特征工程（六）特征选择 feature_selection 简介

当数据预处理完成后,我们就要开始进行特征工程了. 在做特征选择之前,有三件非常重要的事:跟数据提供者开会!跟数据提供者开会!跟数据提供者开会!一定要抓住给你提供数据的人,尤其是理解业务和数据含义的人,跟他们聊一段时间.技术能够让模型起飞,前提是你和业务人员一样理解数据.所以特征选择的第一步,其实是根据我们的目标,用业务常识来选择特征.来看完整版泰坦尼克号数据中的这些特征其中是否存活是我们的标签.很明显,以判断“是否存活”为目的,票号,登船的舱门,乘客编号明显是无关特征,可以直接删除.姓名,舱位…

机器学习实战基础（二十）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（一）之概述

概述 1 从什么叫“维度”说开来我们不断提到一些语言,比如说:随机森林是通过随机抽取特征来建树,以避免高维计算:再比如说,sklearn中导入特征矩阵,必须是至少二维:上周我们讲解特征工程,还特地提到了,特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本……这些语言都很正常地被我用来使用,直到有一天,一个小伙伴问了我,”维度“到底是什么? 对于数组和Series来说,维度就是功能shape返回的结果,shape中返回了几个数字,就是几维.索引以外的数据,不分行列的叫一维(此时shape返回唯一的维度…

机器学习实战基础（二十九）：决策树（二）DecisionTreeClassiﬁer与红酒数据集

DecisionTreeClassiﬁer与红酒数据集 1 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None,…

python机器学习实战（二）

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型. 操作系统:ubuntu14.04(win也ok) 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和…

Bootstrap <基础二十三>页面标题（Page Header）

页面标题(Page Header)是个不错的功能,它会在网页标题四周添加适当的间距.当一个网页中有多个标题且每个标题之间需要添加一定的间距时,页面标题这个功能就显得特别有用.如需使用页面标题(Page Header),请把你的标题放置在带有 class .page-header的 <div> 中: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例 - 页面标题</title> <…