Scikit-Learn 中级教程——学习曲线
Python Scikit-Learn 中级教程:学习曲线 学习曲线是一种评估机器学习模型性能的可视化工具,它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。在本篇博客中,我们将深入介绍学习曲线的概念,并使用 Scikit-Learn 中的工具绘制学习曲线。 1. 为什么需要学习曲线? 学习曲线有助...
scikit-learn学习
安装 scikit-learnscikit-learn scikit-learn安装官方主页](scikit-learn.org/stable/inst…1.pip包安装最简单的办法是pip包pip install scikit-learn2.依赖安装``` #pip install numpy #...
Scikit-learn学习系列 | 1. sklearn的简要使用介绍与数据集获取
1. scikit-learn概述在工程应用中,用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低,这样不仅耗时耗力,还不一定能够写出构架清晰,稳定性强的模型。更多情况下,是分析采集到的数据,根据数据特征选择适合的算法,在工具包中调用算法,调整算法的参数,获取需要的信...
用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法。 除了PCA类以外,最常...
用scikit-learn学习K-Means聚类
1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans。一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简...
用scikit-learn学习BIRCH聚类
1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类。因此要使用BIRCH来聚类,关键是对CF Tree结构参数的处理。 在CF Tree中,几个关键的参数为内部节点的最大CF数B, 叶子...
用scikit-learn学习LDA主题模型
1. scikit-learn LDA主题模型概述 在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中,其算法实现主要基于原理篇里讲的变分推断EM算法,而没有使用基于Gibbs采样的M...
用scikit-learn学习谱聚类
1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类。同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于ϵ...
用scikit-learn学习DBSCAN聚类
1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN。要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类,除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外,还要对最近邻的思想有一定的理解。集合这两者,就可以玩转DBSCA...
scikit-learn学习之回归分析
======================================================================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 ===========...
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