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人工智能学习 - 监督式学习

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思维导图

仅仅列出本课程学习知识点。有兴趣的朋友可以自行去官方下载学习。本文在仅供个人学习总结使用,不具有任何指导价值。

监督式学习.png

相关代码

特征缩放

//导入包含缩放方法的类
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
// 创建类的实例
StdSc = StandardScaler()
// 拟合缩放参数,然后转换数据
StdSc = StdSc.fit(X_data)
X_scaled = KNN.transform(X_data)

其他缩放方法:MinMaxScaler、MaxAbsScaler。

K 最近邻

//导入包含分类方法的类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
// 创建类的实例
KNN = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
// 在数据上拟合实例,然后预测期望值
KNN = KNN.fit(X_data, y_data)
y_predict = KNN.predict(X_data)
//可以通过 KNeighborsRegressor 实现回归。

后记

inter的学习资料现在有中文版本的,理解学习起来轻松多了。

https://software.intel.com/zh-cn/ai/courses/machine-learning

pdf 下载 https://download.csdn.net/download/yiershan1314/11356983

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