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scikit-learn机器学习--特征处理

参考并推荐:菜菜的sklearn课堂:http://edu.cda.cn/course/982目录1.归一化:preprocessing.MinMaxScaler1.1实战部分:1.2实战部分:numpy实现归一化2.标准化 preprocessing.StandardScaler2.1实战部分3.汇总4.缺失值处理4.1实战部分4.2实战部分:panda...

#sklearn#scikit-learn
Pandas数据分析(中)|一文入门pandas数据处理

本文包括以下几部分数据筛选数据统计空值/NaN处理字符类型处理时间序列类型处理数据筛选按照筛选方式的不同,可以将数据筛选分为以下两种:两者的区别在于前者返回满足条件的数据,后者将不满足条件的以NaN值填充。使用表达式/布尔值筛选,即直接在“下标”中写出过滤条件,返回满足条件的数据。使用where()方法筛选数据,通过DataFrame.where(表达式) 可以筛选出满足条件的数据,同时不满足表达

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#数据分析#python#pandas
Pandas数据分析(上)|一文读懂Series和DataFrame

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#数据分析#python#pandas
scikit-learn机器学习--特征处理

参考并推荐:菜菜的sklearn课堂:http://edu.cda.cn/course/982目录1.归一化:preprocessing.MinMaxScaler1.1实战部分:1.2实战部分:numpy实现归一化2.标准化 preprocessing.StandardScaler2.1实战部分3.汇总4.缺失值处理4.1实战部分4.2实战部分:panda...

#sklearn#scikit-learn
机器学习实战之K近邻(KNN)-python/sklearn实现

目录简单理论介绍kNN算法之约会网站配对(Python)scikit-learn实现简单理论介绍K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法应该是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单:与它附近的k个样本比较,与它最相似(即特征空间中最邻近)的这K个样本中,大多数属于某一个类别,则该样本就属于这个类别。对于两个...

#python#sklearn
scikit-learn机器学习--决策树

目录sklearn的基本建模流程分类树:DecisionTreeClassifier重要参数criterion实战部分重要接口七个参数:分类树与回归数参数对比回归数DecisionTreeRegressor实战部分:sklearn.tree模块tree.DescisionTreeClassifier分类树tree.Descision...

#机器学习#决策树#sklearn
机器学习实战之朴素贝叶斯--python/scikit-learn实现

目录理论基础知识基本思想贝叶斯模型手动计算实例一:实战项目--屏蔽社区留言板的侮辱性言论Python版本Scikit-learn版本One more thing1.连续特征的处理方式2.零概率问题--拉普拉斯平滑理论基础知识贝叶斯与大多数机器学习算法不同,如:决策树,逻辑回归,支持向量机等都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的...

#scikit-learn
scikit-learn机器学习--随机森林

目录随机森林 RandomForestClassifier参数实战部分试验一试验二:n_estimators学习曲线ensemble模块ensemble.AdaBoostClassifierAdaBoost分类ensemble.AdaBoostRegressorAdaboost回归ensemble.RandomForestClassi...

#随机森林#scikit-learn#sklearn
机器学习实战之K近邻(KNN)-python/sklearn实现

目录简单理论介绍kNN算法之约会网站配对(Python)scikit-learn实现简单理论介绍K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法应该是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单:与它附近的k个样本比较,与它最相似(即特征空间中最邻近)的这K个样本中,大多数属于某一个类别,则该样本就属于这个类别。对于两个...

#python#sklearn
【精简推导】线性回归、岭回归、Lasso回归(最小二乘法)

线性回归岭回归(Ridge)Lasso回归线性回归线性回归模型方程形式:矩阵形式:线性回归的任务就是要构造一个预测函数来映射,输入的特征矩阵和标签的线性关系。这个预测函数的本质就是我们需要构建的模型,而构造预测函数的核心就是找出模型的参数向量 。损失函数:是样本i的真实标签,是预测标签。从损失函数可以看出其实这就是L2范式的平方。L2范...

#线性回归#最小二乘法
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