sklearn.datasets模块主要提供了一些导入.在线下载及本地生成数据集的方法,可以通过dir或help命令查看,我们会发现主要有三种形式:load_<dataset_name>.fetch_<dataset_name>及make_<dataset_name>的方法 ① datasets.load_<dataset_name>:sklearn包自带的小数据集 In [2]: datasets.load_*? datasets.load_boston#…

sklearn.datasets官网:http://scikit-learn.org/stable/datasets/ sklearn.datasets 模块主要提供一些导入.在线下载及本地生成数据集的方法,可以通过 dir 或 help 命令查看,会发现主要有三种形式:load_<dataset_name>.fetch_<dataset_name> 及 make_<dataset_name> 的方法 sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集(packaged…

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获…

作为Python中经典的机器学习模块,sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集,本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍: datasets中的数据集分为很多种,本文介绍几类常用的数据集生成方法,本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网: http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 中找到对应…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: Se…

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参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr…

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 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度…

Python 之路 Day5 - 常用模块学习   本节大纲: 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil json & picle shelve xml处理 yaml处理 configparser hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能…

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度 4.…