快速入门Python机器学习：使用Scikit-Learn实现预测模型
快速入门Python机器学习：使用Scikit-Learn实现预测模型 机器学习是当今软件开发中的重要领域，它提供了许多强大的工具和技术，使我们能够从数据中提取有用的信息并进行预测。Python是一种广泛使用的编程语言，而Scikit-Learn是一个功能强大的Python库，提供了各种机器学习算法和工具。在本篇文章中，我们将快速介绍Python机器学习的基础知识，并使用Scikit-L...
快速入门Python机器学习（37）
14.4管道模型14.4.1管道模型基础X,y = make_blobs(n_samples=200,centers=2,cluster_std=5) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=38) scaler = StandardScaler().fit(X_...
快速入门Python机器学习（36）
14.3模型评估14.3.1几个方法交叉验证 cross_val_scoreclass sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=....
快速入门Python机器学习（35）（下）
2）多项式特征(Polynomial Featur)ax4+bx3+cx2+dx+ernd = np.random.RandomState(50) x = rnd.uniform(-5,5,size=50) X = x.reshape(-1,1) y_no_noise = (np.cos(6*x)+x) y = (y_no_noise + rnd.normal(size=len(x)))/2 p....
快速入门Python机器学习（35）（上）
14.2数据表达与特征工程14.2.1数据表达哑变量：利用类似pd.get_dummies得到的0,1数据。import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.neighbors imp....
快速入门Python机器学习（34）
13 数据处理和优化13.1数据处理13.1.1标准化的原因通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的数据分布情况和模型来选择。作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不....
快速入门Python机器学习（33）
12.6 神经网络回归算法12.6.1类、参数、属性和方法类class sklearn.neural_network.MLPRegressor(hidden_layer_sizes=100, activation='relu', *, solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant', learnin....
快速入门Python机器学习（32）
13神经网络13.1 历史年代英文名中文名发明人1943年M-P (McCulloch-Pitts neuron,MCP)脑神经元的抽象模型美国神经解剖学家沃伦麦克洛奇(Warren McCulloch)神经网络和数学家沃尔特皮茨(Walter Pitts)1958 年第一个感知机学习法则计算机科学家弗兰克罗森布拉特(Frank Rossenblatt)1969 年出版pre....
快速入门Python机器学习（31）
12.3非负矩阵分解(NMF)12.3.1 原理非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization:NMF)矩阵分解：一个矩阵A分解为A=B1×B2×…×Bn非负矩阵分解：矩阵分解,矩阵A、 B1… Bn中元素均为非负12.3.2类、参数、属性和方法类class sklearn.decomposition.NMF(n_components=None, *, init....
快速入门Python机器学习（30）
12 降维12.1原理降维解决的问题：缓解维度灾难问题压缩数据的同时让信息损失最小化理解低维度更容易12.2主生成分析(PCA)12.2.1 原理主生成分析(Principal Cpmponent Analysis:PCA)无监督线性降维，用于数据压缩、消除冗余和消除噪音X=[[x11 x12 x13 … x1p], [x21 x22 x23....
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