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scikit-learn 估计器接口

numpy scikit-learn 机器学习神经网络深度学习

scikit-learn 中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。这些类在 scikit-learn 中叫作估计器(estimator)。

2019-06-19

7360

Scikit-learn 基础

编程算法 scikit-learn 机器学习监督学习无监督学习

Scikit-learn 是开源的 Python 库，通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。

2019-05-29

7770

（转）人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表

unity scikit-learn keras 编程算法 https

在过去的几个月里，我一直在收集AI备忘单。我不时与朋友和同事分享这些内容，最近我被问到很多，所以我决定组织和分享整个系列。为了使事情更有趣并给出上下文，我为每个主要主题添加了描述和/或摘录。

2019-02-20

5370

Python3 机器学习简明教程

编程算法 scikit-learn numpy 机器学习线性回归

1 机器学习介绍 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习基本流程与工作环节 1.3.1 数据采集与标记 1.3.2 数据清洗 1.3.3 特征选择 1.3.4 模型选择 1.3.5 训练和测试 1.3.6 模型使用 1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包 2.1 多种机器学习编程语言比较 2.2 开发环境 Anaconda 搭建 2.2.1 Windows 2.2.2 macOS 2.2.3 Linux 2.3 Jupyter Notebook 介绍 2.4 Spyder 介绍 2.5 Numpy 介绍 2.5.1 Numpy 数组 2.5.2 Numpy 运算 2.5.3 Numpy Cheat Sheet 2.6 Pandas 介绍 2.6.1 十分钟入门 pandas 2.6.2 Pandas Cheat Sheet 2.7 Matplotilb 介绍 2.7.1 Pyplot 教程 2.7.2 plots 示例 2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet 2.8 scikit-learn 介绍 2.8.1 scikit-learn 教程 2.8.2 scikit-learn 接口 2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet 2.9 数据预处理 2.9.1 导入数据集 2.9.2 缺失数据 2.9.3 分类数据 2.9.4 数据划分 2.9.5 特征缩放 2.9.6 数据预处理模板 3 回归 3.1 简单线性回归 3.1.1 算法原理 3.1.2 预测函数 3.1.3 成本函数 3.1.4 回归模板 3.2 多元线性回归 3.3 多项式回归 3.3.1 案例：预测员工薪水 3.4 正则化 3.4.1 岭回归 3.4.2 Lasso 回归 3.5 评估回归模型的表现 3.5.1 R平方 3.5.2 广义R平方 3.5.3 回归模型性能评价及选择 3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类 4.1 逻辑回归 4.1.1 算法原理 4.1.2 多元分类 4.1.3 分类代码模板 4.1.4 分类模板 4.2 k-近邻 4.2.1 算法原理 4.2.2 变种 4.3 支持向量机 4.3.1 算法原理 4.3.2 二分类线性可分 4.3.3 二分类线性不可分支持 4.3.4 多分类支持向量机 4.3.5 Kernel SVM - 原理 4.3.6 高维投射 4.3.7 核技巧 4.3.8 核函数的类型 4.4 决策树 4.4.1 算法原理 4.4.2 剪枝与控制过拟合 4.4.3 信息增益 4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类 5.1 扁平聚类 5.1.1 k 均值 5.1.2 k-medoids 5.2 层次聚类 5.2.1 Single-Linkage 5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则 6.1 关联规则学习 6.2 先验算法Apriori 6.3 FP Growth 7 降维 7.1 PCA(主成分分析) 7.2 核 PCA 7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习 8.1 置信区间上界算法 8.1.1 多臂老虎机问题

2019-02-20

8350

用scikit-learn开始机器学习

scikit-learn 机器学习 http ios

原文：https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者： Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟

2018-10-22

1.6K0

macOS 源码安装 scikit-learn

scikit-learn http html git

官文指南： http://scikit-learn.org/stable/developers/advanced_installation.html $ wget -c https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/archive/0.20.X.zip # 下载 scikit-learn 0.20.x 源码 $ unzip 0.20.X.zip # 解压到当前目录 $ cd scikit-learn-0.20.X/ $ python3 -m venv sklea

2018-10-18

7840

估计器接口小结摘自：《Python 机器学习基础教程》第3章无监督学习与预处理（三）

python 机器学习无监督学习 scikit-learn 编程算法

scikit-learn 中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。这些类在 scikit-learn 中叫作估计器（estimator）。为了应用算法，你首先需要将特定类的对象实例化：

2018-10-15

4350

Python机器学习：Scikit-Learn教程

python 机器学习 scikit-learn

一个易于理解的scikit-learn教程，可以帮助您开始使用Python机器学习。

2018-07-25

2.1K0

Scikit-Learn Cheat Sheet：Python机器学习

scikit-learn python 机器学习开源

一个方便的scikit-learn备忘录，用于使用Python进行机器学习，包括代码示例。

2018-07-25

1.4K0

基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。 Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。和其他众多的开源项目一样，Scikit-learn目前主要由社区成员自发进行维护

2018-07-05

7220

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