http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53185758 不同聚类效果比较 sklearn不同聚类示例比较 A comparison of the clustering algorithms in scikit-learn 不同聚类综述 Method name Parameters Scalability Usecase Geometry (metric used) K-Means number of clusters Very large…

import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_Y = iris.target # print(iris_X[:2,:]) # print…

基本原理 Kmeans是无监督学习的代表,没有所谓的Y.主要目的是分类,分类的依据就是样本之间的距离.比如要分为K类.步骤是: 随机选取K个点. 计算每个点到K个质心的距离,分成K个簇. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 循环2.3 位置不变,距离完成 距离 Kmeans的基本原理是计算距离.一般有三种距离可选: 欧氏距离 \[ d(x,u)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-\mu_i)^2} \] 曼哈顿距离 \[ d(x,u)=\sum_{i=1}^n(|x_i-\mu|) \…

Sklearn.model_selection(模型选择) Cross_val_score:交叉验证 Train_test_split:数据切割 GridsearchCV:网格搜索 Sklearn.metrics(覆盖了分类任务中大部分常用验证指标) Confusion_matrix(y_test,y_predict):混淆矩阵 Classification_report(y_test,y_predict):分类报告 Precision_score(test_y,prey):精确率 recall…

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu…

sklearn使用技巧 sklearn上面对自己api的解释已经做的淋漓尽致,但对于只需要短时间入手的同学来说,还是比较复杂的,下面将会列举sklearn的使用技巧. 预处理 主要在sklearn.preprcessing包下. 规范化: MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型 OneHotEncoder :特…

scikit-learn API 这是scikit-learn的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以提供有关其用途的完整指南. sklearn.base:基类和实用函数 所有估算器的基类. 基类 base.BaseEstimator:scikit-learn中所有估算器的基类 base.BiclusterMixin:Mixin类适用于scikit-learn中的所有bicluster估算器 base.ClassifierMixin:Mixin类适用于s…

一.简介 K-Means 是一种非监督学习,解决的是聚类问题.K 代表的是 K 类,Means 代表的是中心,你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点,当你找到了这些中心点,也就完成了聚类. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11117012.html * / 先请你和我思考一个场景,假设我有 20 支亚洲足球队,想要将它们按照成绩划分成 3 个等级,可以怎样划分? 二. K-Means 的工作原理…

北京理工大学在线课程: http://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 机器学习分类 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 深度学习 Scikit-learn算法分类 sklearn自带的标准数据集 sklearn的六大任务:分类.回归.聚类.降维.模型选择.数据预处理. 一.无监督学习:数据没有标签.最常用的是聚类和降维. 聚类:根据数据的相似性将数据分为多类的过程.使用样本的"距离"来估算样本的相似性,不同的距离计算方法有不同的…

class sklearn.metrics 方法 1.分类问题的度量 metrics.accuracy_score metrics.auc metrics.f1_score metrics.precision_score metrics.recall_score metrics.roc_auc_score ...... 2.回归问题的度量 3.概率分布函数的度量 4.检索问题的度量 5.其他查询地址:  https://scikit-learn.org/stable/modules/classe…