为了方便用户学习机器学习和数据挖掘的方法，机器学习库scikit-learn的数据集模块sklearn.datasets提供了20个样本生成函数，为分类、聚类、回归、主成分分析等各种机器学习方法生成模拟的样本集。
普通最小二乘线性回归。线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型，以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。
这些数据集都可以在官网上查到，以鸢尾花为例，可以在官网上找到demo，http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html
凝聚聚类(agglomerative clustering)指的是许多基于相同原则构建的聚类算法，这一原则是：算法首先声明每个点是自己的簇，然后合并两个最相似的簇，直到满足某种停止准则为止
本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。本文在基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上，使用sklearn工具包进行算法实践，如果大家没有掌握基本算法原理，文中也会给出一些优秀的链接方便大家学习。如果大家对基本分类算法的基本原理有需求，可以在评论区写下自己的需求，我们会根据大家的意见推出相应的分享。
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果
数据清洗，是数据分析的星光耀眼的序幕，因为原始数据集可能蕴含各种幽灵，而这些隐患将影响最终分析和建模的辉煌表演。通过巧妙的数据清洗，数据的可靠性得以提升，为分析和模型的绚丽演绎打下坚实基石。
本文介绍了机器学习中的决策树算法，包括基本概念、原理、优缺点以及决策树的应用场景。同时，还介绍了scikit-learn库中的决策树实现，以及如何使用该库进行机器学习。
聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。其中 K-均值（K-Means）算法是一种常用的聚类方法，简单且强大。
比如下面的数据中，横纵轴都是xx，没有标签（输出yy）。在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，快速这个数据的中找到其内在数据结构。
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法，包含：
线性回归（Linear Regression） 这个类是传统最小二乘回归的类.是最基础的线性回归的类. class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 参数: fit_intercept : 布尔型,可选.是否计算模型的截距.要是设置为False的话,就不会计算截距了.(表明数据已经中心化了.) normalize : 布尔型,可选,默认是F
集成是一种机器学习概念，使用相同的学习算法训练多个模型。Bagging是一种减少预测方差的方法，通过使用重复组合生成多组原始数据，从数据集生成额外的训练数据。Boosting 是一种基于最后分类调整观测值权重的迭代技术。如果一条观察数据被错误地分类，它会试图增加这个观察数据的权重。总体而言，Boosting 建立了强大的预测模型。
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混淆矩阵和精确性可以帮助我们了解概率类模型的分类结果。然而，我们选择概率类模型进行分类，大多数时候都不是为了单单追求效果，而是希望看到预测的相关概率。这种概率给出预测的可信度，所以对于概率类模型，我们希望能够由其他的模型评估指标来帮助我们判断，模型在"概率预测"这项工作上，完成得如何。本文介绍概率类模型独有的评估指标。本文字数8216，建议收藏。
这里实现了关于论文里基于密度聚类算法(density-based clustering algorithm) 创建学习课程，以采用数据分布密度来评估训练样本的复杂度 - curriculum_clustering.
在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。下面对scikit-learn和numpy生成数据样本的方法做一个总结。
你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集，并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。
scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。
KMeans()类提供了fit(), predict()等8个方法供数据拟合、预测等使用。 在利用肘部法则确定K值时需要建立聚类效果的指标，这时长长会用到求解两个向量之间距离的cdist()方法。格式如下：
scikit-learn提供了广义线性模型模块sklearn.linear_model. 它定义线性模型为：
有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn，一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁，统一，流线型的 API，以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是，一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。
本次scikit-learn 1.3更新增加了许多错误修复和改进，并引入了一些重要的新功能（增功能：标签编码、决策树缺失值处理 等众多新特性）。要查看所有更改的详尽列表，请参阅发布说明。
前面两节已经介绍了线性SVC与非线性SVC的分类原理。本节将在理论的基础上，简单介绍下sklearn中的支持向量机是如何实现数据分类的。并参照理论中的概念对应介绍重要参数的含义，以及如何调节参数，使得模型在数据集中得到更高的分数。
这篇笔记会将几本的线性回归概念和最小二乘法。 在机器学习中,一个重要而且常见的问题就是学习和预测特征变量(自变量)与响应的响应变量(应变量)之间的函数关系 这里主要讨论线性函数:在特征和响应之间
转自https://blog.csdn.net/qq_16000815/article/details/80954039
sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集，主要包含以下几大类：
选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：程耀彤、李泽南 测试数据集是小型的专用数据集，它可以让你测试一个机器学习算法或测试工具。数据集中的数据有完整的定义（例如线性或非线性）使你可以探索特定的算法行为。scikit-learn Python 库提供一套函数，用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。 在本教程中，你将学习测试问题及如何在 Python 中使用 scikit-learn 进行测试。 完成本教程后，你将知道： 如何生成多
2018 区块链技术及应用峰会(BTA)·中国 倒计时 1 天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性？你要的这里全都有：当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢，1+1=无限可能，目前门票预购火热进行中。 活动详情： http://dwz.cn/7FI1Ch 编译 | 林椿眄 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI科技大本营导读】P
今天我们就使用Mnist数据集来训练一个GAN model然后单独把GAN中的生成器模型抽取出来
网上有很多关于sklearn的学习教程，最好的教程就是官方文档。 官方文档地址：https://scikit-learn.org/stable/
数据是机器学习的必备条件，输入数据的质量高低，是影响机器学习模型效果的决定性因素条件之一。对于机器学习的学习者而言，拥有一个数据集来练手是第一步。在scikit-learn中，提供了多种构建数据的方法
当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点，我经常能看到下面这样的问题：
层级聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于树形结构的聚类算法，通过将数据点逐步合并成簇，最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种：自底向上聚类（Agglomerative Clustering）和自上向下聚类（Divisive Clustering）
所有函数和类的确切API，由docstrings给出。API会为所有功能提供预期类型和允许的功能，以及可用于算法的所有参数。 原文链接 : http://scikit-learn.org/stab
作为Python中经典的机器学习模块，sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集，本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍； datasets中的数据集分为很多种，本文介绍几类常用的数据集生成方法，本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网： http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 中找到对应的更加详细
2.3. 聚类 未标记的数据的 Clustering（聚类） 可以使用模块 sklearn.cluster 来实现。 每个 clustering algorithm （聚类算法）有两个变体: 一个是 class, 它实现了 fit 方法来学习 train data（训练数据）的 clusters（聚类），还有一个 function（函数），是给定 train data（训练数据），返回与不同 clusters（聚类）对应的整数标签 array（数组）。对于 class（类），training dat
代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
导入类库 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 from sklearn.datasets import make_blobs 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt KMeans算法的过程：(假如有两类) 随机选择两个点作为聚类的中心 计算所有点距离两个中心的距离，选择距离较近的点作为类别。（例如：距离蓝点近，类别是蓝色） 计算已经分好类的各组数据的平均值，使用各组数据的平均值中心作为新的中心
所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。仅有的不同就是回归树与分类树的不同，不纯度的指标， 参数Criterion不一致。
一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。属于一个分类算法，主要思想如下： 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。
交叉验证应用于时间序列需要注意是要防止泄漏和获得可靠的性能估计本文将介绍蒙特卡洛交叉验证。这是一种流行的TimeSeriesSplits方法的替代方法。
在K-Means算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据，但是算法中，聚类的类别个数k仍需事先制定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和K-Means++将很难对其精确求解，对此，有一些改进的算法被提出来处理聚类个数k未知的情形。Mean Shift算法，又被称为均值漂移算法，与K-Means算法一样，都是基于聚类中心的聚类算法，不同的是，Mean Shift算法不需要事先制定类别个数k。
lcenter_box：中心确定之后的数据边界，默认值(-10.0, 10.0)。
load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据；用于回归问题
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的带有噪声的空间聚类应用）是一种基于密度的聚类算法。
sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器学习的过程中，你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型，从而提高你的动手实践能力，同时这个过程也可以加深你对理论知识的理解和把握。（这一步我也亟需加强，一起加油！^-^）
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。
本文是根据https://blog.csdn.net/dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/79767043这篇博客写出来的。其中的公式什么的可以去这个博客里面看。 本文主要讲述的是关于其中的线性回归算法中每一段的意思，以供自己以后参考学习。
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/multiclass.html 英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/multiclass.html 官方文档: http://scikit-learn.org/stable/ GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力
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