利用sklearn的Pipeline简化建模过程

【利用sklearn的Pipeline简化建模过程】的更多相关文章

利用sklearn的Pipeline简化建模过程

很多框架都会提供一种Pipeline的机制,通过封装一系列操作的流程,调用时按计划执行即可.比如netty中有ChannelPipeline,TensorFlow的计算图也是如此. 下面简要介绍sklearn中pipeline的使用: from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.impute import SimpleImputer from…

利用Sklearn实现加州房产价格预测,学习运用机器学习的整个流程（包含很多细节注解）

Chapter1_housing_price_predict .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .ta…

利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目（在这个过程中学习关于模型性能的评价指标，如accuracy，precision，recall，混淆矩阵）

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

Ice笔记－利用Ice::Application类简化Ice应用

Ice笔记-利用Ice::Application类简化Ice应用作者:ydogg,转载请申明. 在编写Ice相关应用时,无论是Client还是Server端,都必须进行一些必要的动作,如:Ice通信器初始化.异常捕获,以及应用终止后的销毁.鉴于每个应用都需要,Ice运行时库提供了Ice::Application类来解放用户,避免重复劳动,消除繁琐的初始化和销毁细节.Ice::Application虽然实用,但总体来说是个比较简单的类,主要提供了Ice通信器初始化和信号捕获处理两大功能.下面将从…

机器学习-TensorFlow建模过程 Linear Regression线性拟合应用

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单…

Azure Terraform（九）利用 Azure DevOps Pipeline 的审批来控制流程发布

一,引言 Azure Pipeline 管道是一个自动化过程:但是往往我们由于某种原因,需要在多个阶段之前获得批准之后再继续下一步流程,所以我们可以向Azure Pipeline 管道添加审批!批准流程可帮助我们进一步控制自己的管道:我们可以控制管道内特定阶段的 Step 开始,通过审批,并决定 Azure Pipeline 管道何时完成. 而至于为什么要添加审批流程,是因为基础设施资源的部署是需要进行评估,慎重操作.有了审批,可以查看前一阶段以确认配置代码是否正确. -------------…

利用sklearn计算文本相似性

利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea…