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

主要介绍了Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

sklearn-matlab：使用scikit-learn语法在Matlab中进行机器学习

本文使用的数据类型是数值型，每一个样本6个特征表示，所用的数据如图所示： 图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征，G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。 实现Bagging算法的代码如下： from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler import csv from sklearn.cross_validation import t

菜菜的sklearn机器学习课件

【菜菜的sklearn课堂】决策树-泰坦尼克号幸存者预测数据集

KNN算法主要用于分类问题。 它的核心思想是： 给定一个预测目标 计算预测目标和所有样本之间的距离或者相似度 选择距离最近的前K个样本 通过投票来决定分类 sklearn包中自带的iris样本数据集，这里用这个数据集来练习knn算法。 1、iris数据集的介绍 参考：这一块内容昨天看了一篇博文，忘记地址了。 数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据。 每条记录都有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。 鸢尾花有三个品种：iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica。 通过这4个特征预测鸢尾花属于哪个品种。 需导入