Scikit学习 Scikit-learn：是用于Python编程语言的免费软件机器学习库。 它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。 机器学习中任何项目的步骤： 数据文件并附加数据 数据清理，并从功能之间的关联中学习。 功能选择 数据缩放 数据分割 选择最佳算法（回归分类-SVM-KMeans-KNN .....）。

包括了房屋的经度、房屋的纬度、房龄、房间个数、卧室个数、街区内人口、街区内家庭总数、收入、房屋价值，和sklearn中的california数据集相同，可直接通过pandas.read_csv读取即可，适合sklearn无法正常加载的情况下使用，其中加载代码如下 ```python from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() ```

决策树莺尾花 python iris 分类模型 机器学习入门项目 实验 sklearn自带的鸢尾花数据集

lstm tensorflow 使用 LSTM 模型来对泰坦尼克号数据集进行预测 使用 Keras 深度学习框架 通过使用 scikit-learn 的 load_titanic 函数来完成

如果本地上传失败一般应该是数据集不全，下载本数据源可以解决 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序，python会从网上下载labeled_face_wild people数据集，这个数据集大概200M，因为墙的原因下载很慢失败。 下载解压，指定data_home路径：D:\pythonwork\Data\SVM\scikit_learn_data\lfw_home（我的路径）即可。

sklearn安装 解压放在自己xx:\xx\Anaconda3\Lib\site-packages中即可

ner_crf ner_crf是Jupyter笔记本，它使用 / 实现，使用条件随机字段（CRF）描述了命名实体识别（NER）。 依存关系 ner_crf用编写，因此在使用python3之前应下载最新版本的python3 。 可以从找到python的下载（建议使用3.5.1版）。 您还需要能够运行Jupyter Notebook（请参阅 ）。 还需要以下python库来运行ner_crf笔记本：

4.机器学习项目 我已经使用sklearn库实现了一些机器学习项目。

为什么选择sklearn？ Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一. Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维 Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据预处理 我们总能够从这些方法中挑选出一个适合于自己问题的, 然后解决自己的问题。 END 如何安装sklearn？ pip 安装 安装 Scikit-learn (sklearn) 最简单的方法就是使用 pip 安装它. 首先确认自己电脑中有安装 Python (>=2.6 或 >=3.3 版本) Numpy (>=1.6.1) Scipy (>=0.9) 2 然后找到你的 Terminal (MacOS or Linux), 或者 CMD (Windows). 输入以下语句： 如何安装Sklearn 3 Windows 注意事项 ： 如果你是

核主成分分析法，使用python实现。应对非线性数据，先使用核技巧映射高维使之线性可分，之后再用PCA方法将高维降到低维，理论上可从无穷维降到一维或二维，将数据变为线性可分。此程序中既包含了手工制作的KPCA全过程，也有直接从sklearn调用包直接实现。里面有详细的代码注释，核分块注释，可以截取自己需要的部分。直接套用的话，使用最前面一段代码替换数据即可