具体说明见：http://blog.csdn.net/java1573/article/details/78865495

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、降维和聚类四大机器学习算法。

菜菜的机器学习sklearn，代码1-11

详细的介绍了当前机器学习流行的库——scikit-learn,对于从事机器学习的小伙伴很有用，包含分类、回归、聚类等流行的方法的实现。

可视化神经网络的决策边界 目的 在这里，我将使用Keras实现示例神经网络，并向您展示神经网络如何随着时间学习。 讲解 我写了一篇详尽的博客文章来解释代码，您可以在找到。 所需的Python库 凯拉斯 斯克莱恩 脾气暴躁的 Matplotlib 操作系统 数据集 结果

文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色，英文irises音译俗称为“爱丽丝” 本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预

1. 基本环境 安装 anaconda 环境， 由于国内登陆不了他的官网 https://www.continuum.io/downloads, 不过可以使用国内的镜像站点： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 添加绘图工具 Graphviz http://www.graphviz.org/Download_windows.php 安装后， 将bin 目录内容添加到环境变量path 即可 参考blog ： https://www.jb51.net/article/169878.htm 官网技术文档 ： http:

本实例使用 PyFlink + Scikit-Learn 基于kafka输入的实时手写体数据，在线训练一个手写体识别机器学习模型，以及提供实时的手写体识别服务；并实现对模型训练过程的实时监控。

交叉验证调参与交叉验证评估的区别与使用 什么是交叉验证 交叉验证原理 交叉验证原理与常用方法 scikitlearn交叉验证评估 交叉验证：评估估算器的表现 在交叉验证中数据集一般可以分为训练集和测试集，其中训练集的某一折用于作为验证集，这样有利于充分利用数据，但是同样提升了计算量。交叉验证的使用往往时代码运行缓慢。 交叉验证的作用 交叉验证一方面可以用于调整超参数，也即是通过反复的交叉训练，找到模型最优的超参数，比如使用网格搜索GridSearchCV()。另一方面用于评估模型在数据集上的表现，比如cross_val_score()。 交叉验证评估： 针对在训练集上训练得到的模型表现良好，但

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