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)...
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_job...
快速入门Python机器学习（35）（下）
2）多项式特征(Polynomial Featur)ax4+bx3+cx2+dx+e rnd = np.random.RandomState(50) x = rnd.uniform(-5,5,size=50) X = x.reshape(-1,1) y_no_noise = (np.cos(6*x)...
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_netw...
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...
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...
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...
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clas...
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=[...
快速入门Python机器学习（29）
1.5 DBSCAN1.5.1原理DBSCAN(Density-based spatial clustering of application with nose)：基于密度的有噪音应用空间聚类。密度大的地方是一类，密度小的地方是分界线。不需要事先指明簇的个数。流程 while(存在没有被访问过的点...
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