汇总了Python机器学习常用包pandas,numpy,sklearn中的高频方法,适合机器学习初学者查阅
2021-11-30 09:10:57 8.18MB pandas numpy sklearn 机器学习
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Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法。 Sklearn具有以下特点: 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 让每个人能够在复杂环境中重复使用 建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上 代码如下所示: import xlrd import matplotlib.pyplot
2021-11-29 21:34:03 50KB ar le mnist
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在计算机上验证和测试sklearn的相关降维和主成分分析算法。 1、掌握降维分析算法的原理 2、掌握sklearn如何实现降维分析;
2021-11-28 21:07:29 106KB 机器学习
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Scikit-learn中文使用手册 基础部分很全面
2021-11-26 22:18:53 2.86MB Scikit-learn
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knn实现单分类、多分类;酒的分类以及自己实现knn模型和调用sklearn
2021-11-26 18:10:05 17KB knn
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文章目录1. sklearn.decomposition.TruncatedSVD2. sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer3. 代码实践4. 参考文献 《统计学习方法》潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA) 笔记 1. sklearn.decomposition.TruncatedSVD sklearn.decomposition.TruncatedSVD 官网介绍 class sklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2, algorithm='
2021-11-25 22:24:20 61KB ar c cat
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太阳能预报 该项目是我最后一个学期的硕士学位课程工作的一部分。 此处的主要范围和目标是预测来自亚洲地理位置的年度太阳能发电量(取决于数据),然后减少产生的总软成本。 下文提供的文档和项目报告中详细介绍了这项工作。
2021-11-24 13:14:47 1.42MB aws neural-network random-forest sklearn
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本文来自csdn,本文将介绍sklearn中如何使用集成学习,模块还支持树的并行构建和预测结果的并行计算,希望对您的学习有所帮助。集成方法的目标是把多个使用给定学习算法构建的基估计器的预测结果结合起来,从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。在scikit-learn中,bagging方法使用统一的BaggingClassifier元估计器(或者BaggingRegressor),输入的参数和随机子集抽取策略由用户指定。max_samples和max_features控制着子集的大小(对于样例和特征),bootstrap和bootstrap_features控制着样例和特征的抽取是有放回还
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sklearn中文指导手册0.21.3是在github上下载的markdown文件整理而成,markdown文件比较散,整理成pdf方便查阅
2021-11-23 10:30:38 26.47MB 机器学习
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加利福利亚房屋数据集
2021-11-23 09:12:24 358KB sklearn 机器学习 python