• scikit-learn学习笔记(六)Decision Trees(决策树)

    时间:2023-02-10 23:51:33

    决策树(DTS)是一种非参数监督学习用于方法分类和回归。目标是创建一个模型,通过学习从数据特征推断的简单决策规则来预测目标变量的值。例如,在下面的示例中,决策树从数据中学习,以一组if-then-else决策规则近似正弦曲线。树越深,决策规则和钳工模型越复杂。决策树的一些优点是: 简单的理解和...

  • scikit-learn学习之决策树算法

    时间:2023-02-10 23:51:27

    ======================================================================本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正   ======================...

  • scikit-learn决策树的python实现以及作图

    时间:2023-02-10 23:51:21

    decsion tree(决策树) 其中每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性的输出,而每个树叶结点代表类或类的分布。树的最顶层是根节点 连续变量要离散化 机器学习中分类方法的一个重要算法 信息熵: 一个信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚一件非常非常不确定的事情,...

  • scikit-learn学习1.10. 决策树(Decision Trees)

    时间:2023-02-10 23:51:45

    决策树(DTS)是一种用来进行分类和回归的非参数监督学习方法。它是通过数据特征来学习到简单的决策规则,构造一个模型来预测目标变量的值。 例如在下面的例子中,决策树从数据中学习到一系列if-then-else的决策规则来近似一个正弦曲线。树的层次越深,决策规则和模型越复杂。 决策树的优势:  简单...

  • 推荐系统算法库scikit-surprise安装问题的解决

    时间:2023-02-07 20:38:21

    有关推荐系统算法库scikit-surprise安装问题的解决 scikit-surprise的使用官网算是比较详细的了,但安装经常会出现问题,本文对scikit-surprise库安装的可能问题给出了解决办法。 安装 一般情况可以直接用: pip install numpy ##...

  • python data analysis | python数据预处理(基于scikit-learn模块)

    时间:2023-02-05 15:20:31

    原文:http://www.jianshu.com/p/94516a58314dDataset transformations| 数据转换Combining estimators|组合学习器Feature extration|特征提取Preprocessing data|数据预处理1 Dataset...

  • 转载: scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法

    时间:2023-02-01 22:44:13

    版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <——目录(?)[+]======================================================================...

  • Python安装scipy,scikit-image时提示"no lapack/blas resources found"的解决方法

    时间:2023-01-29 20:32:45

    该文由Markdown语法编辑器编辑完成。 问题背景: 近期在做有关图像分割的技术调研,在Github上找到一个关于做肝脏自动分割的代码,代码的地址为: https://github.com/mazoku/liver_segmentation。 文中通过采用GrowCut和Active Co...

  • Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战

    时间:2023-01-29 19:13:41

    前天偶然在一个网站上看到一个数据分析的比赛(sofasofa),自己虽然学习一些关于机器学习的内容,但是并没有在比赛中实践过,于是我带着一种好奇心参加了这次比赛。 赛题:足球运动员身价估计 比赛概述 本比赛为个人练习赛,主要针对于于数据新人进行自我练习、自我提高,与大家切磋。 ...

  • 六、用scikit-learn求解多项式回归问题

    时间:2023-01-13 01:31:44

    多元真实情况未必是线性的,有时需要增加指数项,也就是多项式回归,现实世界的曲线关系都是通过增加多项式实现的,本节介绍用scikit-learn解决多项式回归问题请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址住房价格样本 样本 面积(平方米) 价格(万元) 样本 ...

  • scikit-learn的GBDT工具进行特征选取。

    时间:2022-12-20 17:14:44

    http://blog.csdn.net/w5310335/article/details/48972587使用GBDT选取特征2015-03-31本文介绍如何使用scikit-learn的GBDT工具进行特征选取。为什麽选取特征有些特征意义不大,删除后不影响效果,甚至可能提升效果。关于GBDT(G...

  • scikit-learn安装

    时间:2022-12-17 15:59:14

    1.依赖包:Cython、rose、numpy、scipy、lapack、atlashttp://blog.chinaunix.net/uid-22488454-id-3978860.html

  • 鸢尾花数据种类预测、分析与处理、scikit-learn数据集使用、seaborn作图及数据集的划分

    时间:2022-12-12 20:52:57

    一、鸢尾花种类预测 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理,Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集 鸢尾花数据集包含了 4个属性(特征值) Sepal.Length(花萼长度),单位是cmSepal.Width(花萼宽度),单位是cmPetal....

  • scikit-image 图像处理库介绍

    时间:2022-12-01 06:23:53

    今天学习图像处理的时候,无意中看到了scikit 软件包,抱着学习的态度,这里做个记录,方便以后翻阅。概念:scikit-image 是一种开源的用于图像处理的 Python 包。它包括分割,几何变换,色彩操作,分析,过滤等算法。它用作集成到python运算环境几何一些科学运算库(Numpy,Sci...

  • python机器学习库scikit-learn:SVR的基本应用

    时间:2022-11-27 10:05:44

    这篇文章主要介绍了python机器学习库scikit-learn:SVR的基本应用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  • 用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法

    时间:2022-11-20 08:31:56

    这篇文章主要介绍了用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  • Python scikit-learn 做线性回归的示例代码

    时间:2022-11-15 11:50:23

    本篇文章主要介绍了Python scikit-learn 做线性回归的示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  • 深度学习框架比较TensorFlow、Theano、Caffe、SciKit-learn、Keras

    时间:2022-11-09 20:55:18

    TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在。Theano基于Python语言开发的,是一个擅长处理多维数组的库,这一点和numpy很像。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器:用符...

  • 基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索

    时间:2022-11-07 09:34:21

    这篇文章主要介绍了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的相关内容,小编觉得还是挺不错的,这里分享给大家,供需要的朋友学习和参考。

  • Python机器学习工具scikit-learn的使用笔记

    时间:2022-11-06 21:46:05

    这篇文章主要介绍了Python机器学习工具scikit-learn的使用笔记,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下